图1:Classifer Guidance和Classifier-free Guidance 1. 背景: 1.1 条件生成模型 条件生成模型,指的是给定一个条件 y ,我们生成这个条件对应的内容 x ,表示为 p(x|y) 。例如在txt2image场景中, y 是文本序列, x 是对应的图片。根据贝叶斯公式,我们可以直观的看到条件生成模型可以表达成一个分类模型和一个无条...
3 Classifier Free Guidance 上面的算法虽然已经很详细,且由严格理论推导而来,但是有个问题,我们需要单独训练一个引导模型,额外的训练量,模型之间的配合也是很大的问题。 事实上,在之前的公式中继续稍加处理,能得到更好的结果 代入(6)式,得到 这里我们写成论文里的格式 ...
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-Guidance优点在于，可直接利用大型数据集训练的无条件生成模型，仅需额外训练分类器即可进行条件生成。但缺点是采样时需要使用两个模型，降低效率。使用强分类器引导时，生成结果可能过于集中，受限于分布局部，远离其他类别。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...
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，首先由OpenAI在2021年的研究中提出，通过结合贝叶斯定理和梯度引导，使模型能够按类别生成图像，如风格化生成。然而，它存在局限性，如需要额外训练噪声版本的分类器，分类器质量影响生成效果，以及可能引入对抗攻击。为解决这些问题，谷歌在2022年推出了Classifier-Free Guidance，无需显式...
Classifier-free Guidance的前世：Classifier Guidance 在扩散模型中引入额外信号引导模型的分类器引导（Classifier Guidance）方法，显著提升了生成效果。该方法通过一个经过训练的分类器提高目标类别的置信度来引导模型输出。尽管分类器引导效果显著，但在实际应用中存在困难，如构建适用于复杂描述的图片分类器与...
importtorchfromclassifier_free_guidance_pytorchimportTextConditionertext_conditioner=TextConditioner(model_types='t5',hidden_dims=(256,512),hiddens_channel_first=False,cond_drop_prob=0.2# conditional dropout 20% of the time, must be greater than 0. to unlock classifier free guidance).cuda()# pass...
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 ...