这里我么介绍现在更多被业内采用的,不使用显式分类器(Classifier-free Guidance)[2]的条件扩散模型,它通过联合训练(jointly training)一个条件扩散模型和一个无条件扩散模型,并将得到的条件扩散模型和无条件扩散模型相结合,从而获得了和Classifier Guidance类似的在样本真实性和多样性之前的权衡的效果。 图1:Classifer...
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)...
Thanks for the awesome code. If I am not wrong, the CFG implementation during training and inference seems to have some inconsitency. During training, the unconditioned text-embedding is set to 0 mask_indices = [k for k in range(len(prom...
Classifier-free guidance 通过更直接的方式引导生成过程,生成器本身的损失函数就包含了条件信息,从而实现了更精细的控制。 知识点:文生图模型训练,样本训练对为文字描述+图像,中间去噪的gt为噪声,最终生成的结果是图像,classifier guidance 希望扩散模型在生成的时候,不仅仅去噪,同时朝着文字描述的条件生成,因此需要一个...
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...
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。
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-Free 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分类器。二是该分类器的质量会影响按类别生成的效果。三是通过梯度更新图像会导致对抗攻击效应,生成图像可能会通过人眼不可察觉的细节欺骗分类器,实际上并没有按条件生成。 Classifier-Free直接定义:(13)...
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...