Classifier Guidance的思想非常简单但却非常巧妙,它告诉我们解决复杂的问题也可以使用非常简单的办法,就像Dropout,残差网络等方法曾经多次告诉过我们的。与Classifier Gudiance不需要再训练生成器不同,Classifier-free Guidance是需要重新训练整个模型以赋予它解析新的条件特征的能力的。 参考 ^Dhariwal, Prafulla, and Alexand...
《Classifier-Free Diffusion Guidance》是Google发表在 NeurIPS 2021 Workshop 上的一篇 文章,主要是对OpenAI的文章的Classifier-Guidance引导方式的改进,即不需要额外在带噪声的图片上训练另外一个分类模型,…
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...
即是这些参数对于 classifier-free guidance 来说还不是最优的,但依然可以取得了更有竞争力的性能。 4.1 变化 classifier-free guidance 的强度 作者在 64x64 和 128x128 的分辨率下,在 Imagenet 中训练了 classifier-free guidaned 模型,证明在没有分类器的指导下,该模型也能和 classifier guidance 或 GAN 训...
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...
Classifier-free guidance 通过更直接的方式引导生成过程,生成器本身的损失函数就包含了条件信息,从而实现了更精细的控制。 知识点:文生图模型训练,样本训练对为文字描述+图像,中间去噪的gt为噪声,最终生成的结果是图像,classifier guidance 希望扩散模型在生成的时候,不仅仅去噪,同时朝着文字描述的条件生成,因此需要一个...
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...
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...
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...