对于classifier-guided DM是在普通DM的基础上,额外再训练一个Classifier来获得当前时间步生成的图片类别概率分布,从而实现特定类别的图片生成。 对于classifier-free DM将类别信息(或语义信息)集成到diffusion model的训练过程中,训练 \epsilon_{\theta}(x_t, y,t),\epsilon_{\theta}(x_t, y=\emptyset,t)(\te...
CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE这篇文章乍一看比较复杂,其中的的扩散过程描述和一些符号的记法与之前的推导不太一样,主要原因是它结合了后来一些其他研究的方法在里面。例如相比于DDPM的离散扩散过程,这篇文章中采用的是基于SDEs推导出的连续时间上的扩散过程。但这些内容其实不是这篇文章的核心,而抛开这些区别后,...
第3 篇:《Classifier-Free Diffusion Guidance》 1、摘要 经过DDPM 和 DDIP 和 classifier-guided diffusion model 等技术的发展,diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs,称为一种生成模型的直流。尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。但 classi...
在选择Classifier-Guided和Classifier-Free方法时,我们需要根据具体的应用场景和需求进行权衡。对于大多数人来说,由于扩散模型的训练成本较高,因此可能会更倾向于使用Classifier-Guided方法,以降低生成成本。而对于拥有充足数据和计算资源的公司或研究机构来说,Classifier-Free方法可能是一个更好的选择,因为它可以实现更高层...
classifier guided diffusion modelClassifier-guided diffusion model是一种基于条件去噪过程的模型,旨在生成特定类别的图片。该模型通过训练带类别信息的噪声预测模型来实现特定类别图片的生成,从而简化整体的pipeline。在训练过程中,模型的目标是实现功能,即从服从高斯分布的噪声中生成特定类别的图片,而训练数据只需要准备...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。
引导扩散模型 guided diffusion model(classifier-guidance, semantic-guidance, classifier-free-guidance) GLIDE DALL·E 2 扩散模型(Diffusion Model) 1.1 概述 如图所示,扩散模型分两个过程:扩散(diffusion,从到的过程逐步加入噪声)和去噪(denoise,从到逐步去噪)。训练的时候,需要利用扩散加噪来生成训练样本;推理的时...
论文:Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 无条件图像生成-有条件图像生成 常规上提高图像质量 生成式模型优点 基于似然的模型:pixel cnn/rnn直接对像素的概率进行建模 GAN多样性方面比那些似然模型要差,是模糊的模型,没有对似然进行直接的建模,靠对抗的方式来找到一个分布,gan不稳定,需要精细的超参数的选...
5. Classifier-Free Diffusion Guidance 6. GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models 7. Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents 8. Photorealistic T...
Our proposed method, Real-SRGD (Real-world image Super-Resolution with classifier-free Guided Diffusion), decomposes RISR challenges into three distinct sub-tasks: Blind image restoration (BIR), conventional SR, and RISR itself. We then train class-conditional SR diffusion models tailored to ...