而Classifier-free Gudiance的方法就非常“合理”:Classifier-free Gudiance可以理解为一个image2image任务和一个text2image任务的多任务多模态模型,在这个多任务模型中,text2image任务会有概率不参加模型的训练。这也是为什么在更多的场景中,Classifier-free Gudiance的效果要优于Classifier Guidance。 简单:Classifier-free ...
Classifier-Free Guidance 是一种在生成模型中提升生成结果质量的技术,特别是在扩散模型(Diffusion Models)中得到了广泛应用。它允许模型在生成过程中不依赖显式分类器,而是通过组合无条件生成和有条件生成的结果来实现对生成过程的控制。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 取消了对单独训练的分类器的依赖,而是直接利用生成模型自身来引导采样过程。这种方法不需要额外的分类器模型,而是通过在生成模型的训练过程中引入类别条件信息,并在推理时通过对生成模型的输出进行调整来实现指导。 具体过程: 条件生成: 在训练扩散模型时,生成模型可以使用类别条件信息(如类标签)...
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 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 guidance 依赖于一个好的分类器; 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...
事实上,如果你看了free-Classifier Guidance这篇论文,会发现我们的结论不一样。 其实论文里面的控制参数是w,也就是说,Eq.(4)就变成了这样 \nabla_x \log p_t(x|y)=\nabla_x\log p_t(x)+w\nabla_x\log p_t(y|x) 我们把控制参数改成1+w不会有任何影响 ...
Classifier-Free Guidance的核心是通过一个隐式分类器来替代显示分类器,而无需直接计算显式分类器及其梯度。根据贝叶斯公式,分类器的梯度可以用条件生成概率和无条件生成概率表示: ∇xtlogp(y∣xt)=∇xtlogp(xt∣y)−∇xtlogp(xt)=−11−α¯t(ϵθ(xt,t,y)−ϵθ(xt,t)) ...