Classifier Guidance 的方法不需要重新训练 diffusion 模型,而是在采样时利用额外的分类器产生的梯度来修正噪声的预测,让它能够更符合对应类别条件,但显然它仅能够支持分类器所认识的有限类别而且条件控制的效果取决于分类器的性能。我们通过之前的介绍[1]可以知道,classifer-guidence主要是对齐推理时候的条件采样,即推理...
《Classifier-Free Diffusion Guidance》是Google发表在 NeurIPS 2021 Workshop 上的一篇 文章,主要是对OpenAI的文章的Classifier-Guidance引导方式的改进,即不需要额外在带噪声的图片上训练另外一个分类模型,…
guided_diffusion函数实现了Classifier-free Diffusion Guidance,它接受模型、当前时间步的噪声数据、时间步、条件信息和指导比例作为输入,并返回指导的噪声预测。 请注意,这个示例代码只是一个框架,用于说明Classifier-free Diffusion Guidance的基本概念。在实际应用中,你需要一个完整的扩散模型实现,包括训练过程、时间步调度...
Classifier Guidance的使用DDPM进行采样的伪代码如下，其中s是控制分类器梯度的比例的一个缩放超参。算法1...
classifier guidance diffusion model 代码 Classifier Guidance Diffusion Model是一种用于图像分类和识别的新型深度学习模型。与传统的卷积神经网络不同,CGDM将分类器和特征提取器分离。在CGDM中,特征提取器提取图像的高维特征,分类器则对这些特征进行分类。这种架构的独特之处在于分类器可以指导特征提取器生成有用的特征...
classifier-free diffusion guidance代码-回复 ClassifierFree Diffusion Guidance【代码】: A Step-by-Step Approach Introduction: In this article, we will provide a step-by-step guide on ClassifierFree Diffusion guidance code. Diffusion guidance is a technique usedto navigate an autonomous vehicle or ...
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...
Classifier-Free Guidance 是一种在生成模型中提升生成结果质量的技术,特别是在扩散模型(Diffusion Models)中得到了广泛应用。它允许模型在生成过程中不依赖显式分类器,而是通过组合无条件生成和有条件生成的结果来实现对生成过程的控制。以下是对 Classifier-Free Guidance 的具体定义、应用场景以及相关的代码实现: 1. ...
2.2 Semantic Guidance Diffusion 介绍完前面的 classifier guidance 后,显然我们可以把分类器替换成其它任意的判别器,也即更换引导条件,从而实现利用不同的语义信息来指导扩散模型的去噪过程。比如说,我们可以实现 text-guidance 和 image-guidance 等。 实质上就是把 classifier guidance 的条件推广,表达为: ...