这也就是Classifier-free Guidance论文中所说的对抗攻击(adversarial attack)。 上面所说的这些问题都是引入了那个很多训练的分类器导致的,那么能否去掉这个分类器同时引入条件信息呢?这也就是我们这里要介绍的Classifier-free Guidance。 2. Classifier-free Guidance 2.1 数学推理 接下来我们对分类器使用贝叶斯公式(注意...
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 Guidance 和Classifier-Free Guidance 是用于图像生成任务的两种技术, 主要应用在条件生成中。这两种技术主要用于通过引导生成模型的采样过程来提高生成图像的质量或控制生成图像的内容。下面我将详细解释它们的关系、实现方式以及它们的用途。 Classifier Guidance Classifier Guidance 是一种利用预训练分类器模型来...
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-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 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...
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...