1 DDPM, score function简单回顾 假设x_0是目标干净图片,x_T是从高斯噪声中采样的图片,DDPM和DDIM都是通过马氏链,引入一系列中间元素x_{1:T},来逐渐完成从x_0和x_T的过度,具体的假设为 x_t = \sqrt{\bar{\alpha}_t}x_0 + \sqrt{1-\bar{\alpha}_t}\epsilon, \quad \epsilon \sim \mathcal{...
Classifier Guidance的思想并不复杂,DDPM[2]可以看做由一个通过对随机噪声 ϵ 进行T 个时间片的去噪,最终得到目标图片 x 的过程,每个时间片都是从前一个时间片 xt+1 预测当前时间片 xt ,表示为 pθ(xt|xt+1) ,其中 θ 是扩散模型的参数。那么Classifier Guidance相当于通过前一个时间片的内容 xt+1 和类...
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...
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...
DDPM and DDIM, and neither sampler with CFG generates the gamma-powered distribution. Then, we clarify the behavior of CFG by showing that it is a kind of Predictor-Corrector (PC) method that alternates between denoising and sharpening, which we call Predictor-Corrector Guidance (PCG). We ...
DDPM论文提出之后,扩散模型就可以生成质量比较高的图片,具有较强的多样性,但是在具体的指标数值上没有超过GAN。同时,在协助用户进行艺术创作和设计时,对生成的图像进行细粒度控制也是一个重要的考虑因素。所以之后尝试将一些具体的...
The conditioning roughly follows the method described inClassifier-Free Diffusion Guidance(also used inImageGen). The model infuses timestep embeddingsteand context embeddingscewith the U-Net activations at a certain layeraL, via, aL+1=ceaL+te. ...
GANs|VAEs|Transformers|StyleGAN|Pix2Pix|Autoencoders|GPT|BERT|Word2Vec|LSTM|Attention Mechanisms|Diffusion Models|LLMs|SLMs|Encoder Decoder Models|Prompt Engineering|LangChain|LlamaIndex|RAG|Fine-tuning|LangChain AI Agent|Multimodal Models|RNNs|DCGAN|ProGAN|Text-to-Image Models|DDPM|Document Question...
「Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis」通过详细的数学推导,总结DDPM和DDIM对应的classifier guidance diffusion算法如下: Algorithm.1 Classifier-guidance diffusion model 二、 Classifier-Free GuidanceDiffusion Classifier Guidance 使用显式的分类器引导条件生成有几个问题:一是需要额外训练一个噪声版本的图像...
Classifier guidance is a recently introduced method to trade off mode coverage and sample fidelity in conditional diffusion models post training, in the same spirit as low temperature sampling or truncation in other types of generative models. Classifier guidance combines the score estimate of a ...