Algorithm.1 Classifier-guidance diffusion model 二、 Classifier-Free Guidance Diffusion 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...
Classifier-free guidance推导 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...
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...
下文将讲解 classifier guidance 和 semantic guidance diffusion model(后者包括前者,前者是比较简单的一个应用),除此之外,由于额外的判别器会拖慢推理速度,因此后来有人提出了 classifier-free guidance diffusion model 来替代前面的那种方案,也即把条件作为模型的输入,直接生成我们需要的图像。 2.1 Classifier Guidance ...
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...
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。
图1. classifier guidance采样伪代码[1]我们可以从上图看出，与最初的DDPM不同的有两点，1. 方差是...
采样过程如图 可以看到classifier求的是对xt的梯度与Unet是没有关系。这个梯度信息的含义是：让xt预测为y...
guidance_scale = 1.0 #指导比例 guided_noise_pred = guided_diffusion(pretrained_diffusion_model, x_t, t, condition, guidance_scale) 在这个示例中,DiffusionModel是一个假设的预训练扩散模型。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...
Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) with classifier-free guidance such as DALL·E 2, GLIDE, and Imagen have achieved state-of-the-art results in high-resolution image generation. The downside to such models is that their inference process re