简单:Classifier-free Guidance比Classifier Guidance要简单很多,它不需要额外的引入分类器,而且他实现起来也非常简单,仅需要一个对任务索引的掩码即可。同样,Glassifier-free Guidance通过调整文本任务的权重系数,也可以达到模型在真实性和多样性之间平衡的效果。 3. 总结 Classifier Guidance的思想非常简单但却非常巧妙,它...
以下是对 Classifier-Free Guidance 的具体定义、应用场景以及相关的代码实现: 1. Classifier-Free Guidance 的定义 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...
Classifier Guidance 的方法不需要重新训练 diffusion 模型,而是在采样时利用额外的分类器产生的梯度来修正噪声的预测,让它能够更符合对应类别条件,但显然它仅能够支持分类器所认识的有限类别而且条件控制的效…
扩散模型种classifier-free guidance的代码实现方案 1. 引言 1.1 背景和意义 1.2 结构概述 1.3 目的 2. 扩散模型概述 2.1 扩散模型原理 2.2 现有的classifier-free guidance方法 2.3 缺点和挑战 3. 代码实现方案 3.1 数据准备与预处理 3.2 模型设计与训练 3.3 结果评估与分析 4. 实验设计与结果分析 4.1 实验设置...
你好,阅读了代码,我发现在训练过程中,文本Classifier-free Guidance的实现沿用了label guided的方式,即在CaptionEmbedder通过dropout实现,但是一般的文本Classifier-free Guidance是通过将文本设置为""实现的,请问dropout的方式有什么优势吗,你是否尝试过在训练中将文本设置为""来实现?
guided_diffusion函数实现了Classifier-free Diffusion Guidance,它接受模型、当前时间步的噪声数据、时间步、条件信息和指导比例作为输入,并返回指导的噪声预测。 请注意,这个示例代码只是一个框架,用于说明Classifier-free Diffusion Guidance的基本概念。在实际应用中,你需要一个完整的扩散模型实现,包括训练过程、时间步调度...
3.2、classifier-free guidance 在classifier-free guidance model 中,没有利用 classifier,而是同时训练了condition model 和 unconditional model,而且使用同一个网络来实现,只需要需要输入信息中的类别信息即可,在生成过程中,则通过调整两种模型的 score 的权重来在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。
// Classifier-Free Guidance // https://arxiv.org/abs/2306.17806 std::string cfg_negative_prompt; // string to help guidance float cfg_scale = 1.f; // How strong is guidance float cfg_smooth_factor = 1.f; // Smooth factor between old and new logits std::string model = "models/7B...
classifier-free diffusion guidance代码-回复 ClassifierFree Diffusion Guidance【代码】: A Step-by-Step Approach Introduction: In this article, we will provide a step-by-step guide on ClassifierFree Diffusion guidance code. Diffusion guidance is a technique usedto navigate an autonomous vehicle or ...