图1:Classifer Guidance和Classifier-free Guidance 1. 背景: 1.1 条件生成模型 条件生成模型,指的是给定一个条件 y ,我们生成这个条件对应的内容 x ,表示为 p(x|y) 。例如在txt2image场景中, y 是文本序列, x 是对应的图片。根据贝叶斯公式,我们可以直观的看到条件生成模型可以表达成一个分类模型和一个无条...
因为就算我们不输入信息,他也照样能够生成。 接下来我们来讲两种更为流行的方法——分类指导器(Classifier Guidance) 和无分类指导器( Classifier-Free Guidance) 3、Classifier Guidance 为了简单起见。我们从分数模型的角度出发。 回忆一下在SDE里面的结论。其反向过程为 (1)dx=[f(x,t)−g(t)2∇xlogpt...
Classifier-free guidance 根据输入的条件信息自我学习如何生成符合条件的图像。潜力得到了最大化 4.3. 更高的多样性 classifier guidance 过度约束生成过程,减少生成图像的多样性; classifier-free guidance 没有过多的外部约束,它能够探索更多样的输出空间,并在保留条件一致性的同时增加生成图像的多样性。 4.4. 更好的...
Classifier-Free Guidance 是一种方法,它通过在无条件生成和有条件生成之间进行权衡,来控制扩散模型的生成过程。无条件生成是指模型在没有任何额外信息的情况下生成样本,而有条件生成是指模型在给定某些条件(如文本描述)的情况下生成样本。Classifier-Free Guidance 通过组合这两种生成方式,使得最终的生成结果既符合给定的...
1.解释classifier-free guidance条件扩散模型的背景和起源,介绍它的基本原理和工作原理。我们将详细探讨该模型是如何通过无监督学习的方式来进行条件扩散,并阐述其与传统分类器模型的区别和优势。 2.探讨classifier-free guidance条件扩散模型在各个领域的应用前景和潜力。我们将介绍该模型在图像处理、自然语言处理、推荐系...
Classifier-Free方法，直接在模型训练阶段加入条件信息，如对ddpm模型预测公式1，或通过分数模型进一步拆解公式，得到公式2。方法与Classifier-Guidance类似，但简化了采样过程，提供更直接的条件控制。优点是避免了采样效率问题，缺点是训练复杂度增加，需要更大型的模型。两种方法均在条件控制生成领域发挥重要作用...
Classifier-Free Guidance的核心在于使用隐式分类器，替代显式分类器，通过贝叶斯公式表示分类器梯度，不再依赖显式分类器及其梯度，解决了Classifier Guidance的几个问题。在训练时，需要训练无条件生成模型和条件生成模型，但这两个模型可以通过同一个模型表示，训练时仅需随机置空条件。推理时，生成结果可由...
Classifier Guidance（分类指导）是通过引入一个额外的分类器网络，其输入是条件y，输出是条件概率。在反向扩散过程中，这个分类器与基础模型联合训练，通过控制参数调整，允许在生成样本时灵活控制条件的使用。这种方法的局限性在于需要额外的分类器模型。Classifier-free Guidance（无分类指导）则更为直接。它...
Classifier-Free Guidance的核心思想是，训练时仅需两个模型，一个负责无条件生成，一个负责条件生成，但可以共享部分参数。推理时，通过线性外推结合条件和无条件生成，生成效果灵活可控。这种方法巧妙地避开了Classifier Guidance的局限，提供了更高效和可控的图像生成体验。尽管Classifier-Free Guidance在技术上...
Classifier-free Guidance的前世：Classifier Guidance 在扩散模型中引入额外信号引导模型的分类器引导（Classifier Guidance）方法，显著提升了生成效果。该方法通过一个经过训练的分类器提高目标类别的置信度来引导模型输出。尽管分类器引导效果显著，但在实际应用中存在困难，如构建适用于复杂描述的图片分类器与...