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-Guidance:对于大多数人来说,一个SOTA级别的扩散模型训练成本太大了,而分类器(Classifier)的训练还能接受,所以直接复用别人训练好的无条件扩散模型,用一个分类器来调整生成过程以实现控制生成 Classifier-Free:往扩散模型的训练过程中就加入条件信号,达到更好的生成效果 Classifier-Guidance 参考链接:https://sp...
During training, the unconditioned text-embedding is set to 0 mask_indices = [k for k in range(len(prompt)) if random.random() < 0.1] if len(mask_indices) > 0: encoder_hidden_states[mask_indices] = 0 While during inference, an empty prompt is used for the text-unconditioning ...
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...
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...
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 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-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...
在图像生成领域，Classifier Guidance和Classifier-Free Guidance是两种先进的扩散模型指导策略。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...
2.3 Classifier-Free Guidance Diffusion 正如前文提到的,额外引入一个网络来指导,推理的时候比较复杂(扩散模型需要反复迭代,每次迭代都需要额外算一个分数)。然而,直接将引导条件作为模型的输入,直到 Classifier-Free Diffusion Guidance 被提出前似乎效果也一般般。Classifier-Free Diffusion Guidance 这篇文章的贡献就是提...