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...
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 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)...
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...
百度文库 期刊文献 图书diffusion classifier free guidancediffusion classifier free guidance “diffusion classifier free guidance”的翻译为“扩散分类器免费指导”。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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...
视频:[扩散模型条件生成——Classifier Guidance和Classifier-free Guidance原理解析-哔哩哔哩] 2、常用的条件生成方法 在diffusion里面,如何进行条件生成呢?我们不妨回忆一下在Stable Diffusion里面的一个常用做法。即在训练的时候。给神经网络输入一个条件。
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...