Classifier free Guidance: ——— 多模态(NLP+CV): CLIP: DALL·E: GLIDE: DALL·E 2: ——— 模型对比 VAE vs GAN: GAN vs diffusion: VAE vs diffusion: 模型发展趋势: VAE的发展: Diffusion的发展: Preface: 以此文记录在图像生成领域的学习。 本文主要介绍: 生成领域主要的模型:VAE、GAN、Diffusion....
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 ...
无分类器引导(Classifier-free Guidance),用其作者的话来说,是一种可以获得分类器引导结果而不需要分类器的方法。不同于前面所说使用标签和一个单独模型用于引导,他提出使用图像的描述信息并训练一个带条件的扩散模型(conditional diffusion model)。 在text-to-image功能中,这种引导就由文本指令来提供。 【译注:再...
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。 3.2.1 训练 训练 训练的时候,对于 condition...
扩散模型和classifier-free guidance:使用前面提到的classifier-free guidance,将文本编码作为条件,进行图像的生成。同样,后面也有两个扩散模型进行分辨率的提升,最终可以生成1024*1024分辨率的图像。文本到图像扩散模型使用改进的U-Net ...
classifier-free guidance 因为我们上边提到的一些缺陷,所以有研究人员开始考虑不需要额外模型的方法,也就是classifier-free。不使用classifier之后我们能不能找到一种指导信号去让模型生成的更好呢? 在模型训练阶段让其产生两个输出,一个是在有条件的情况下产生的输出,一个是在无条件下产生的输出。
Classifier-free Guidance 前面提到,Classifier-free Guidance在训练过程中就引入了 y ,也就是直接让 p(\boldsymbol{x}_{t-1}|\boldsymbol{x}_{t},\boldsymbol{y})=\mathcal{N}(\boldsymbol{x}_{t};\boldsymbol{\mu}_\theta(\boldsymbol{x}_{t},\boldsymbol{y}),\sigma_{t}^2\boldsymbol{I...
摘要翻译: 无分类器引导(CFG)是平衡条件扩散模型中样本多样性和保真度的关键技术。这种方法利用单个模型联合优化条件分数预测器和无条件分数预测器,无需额外的分类器。它能提供令人印象深刻的结果,并且可以用于连续和离散的条件表示。然而,当条件是连续的时,它引发了一个问题:这种平衡是否可以进一步增强。当条件具有特定...
论文试图解决**分类器自由引导(Classifier-Free Guidance,CFG)**方法中存在的一些问题,例如: 带有CFG 的 DDIM 缺乏可逆性,这使得图像编辑变得困难。 高引导尺度会导致模式崩溃等问题,而高引导尺度对于生成高质量的图像又是必要的。 Q2:这是否是一个新的问题?