其次,因为Classifier-free Guidance由条件得分和无条件得分组成,那么在训练模型时,我们可以通过随机的选择是训练条件得分部分还是无条件得分部分。因为在训练模型时我们都是采用batch的形式,一个简单的实现方法是设置一个长度等于batch个数的掩码序列,然后将未被掩码的样本的条件信息加入和输入图像的特征相加。 2.3 效果分...
因为就算我们不输入信息,他也照样能够生成。 接下来我们来讲两种更为流行的方法——分类指导器(Classifier Guidance) 和无分类指导器( Classifier-Free Guidance) 3、Classifier Guidance 为了简单起见。我们从分数模型的角度出发。 回忆一下在SDE里面的结论。其反向过程为 (1)dx=[f(x,t)−g(t)2∇xlogpt...
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-Free Guidance 是一种方法,它通过在无条件生成和有条件生成之间进行权衡,来控制扩散模型的生成过程。无条件生成是指模型在没有任何额外信息的情况下生成样本,而有条件生成是指模型在给定某些条件(如文本描述)的情况下生成样本。Classifier-Free Guidance 通过组合这两种生成方式,使得最终的生成结果既符合给定的...
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...
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。
理解公式，需参考相关文献，公式设计原理基于现有理论。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，...