Classifier Guidance推导 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis这篇文章中,做了大量实验来找到了DDPM的更好的工程改进方法,似的DDPM的的性能在很多指标上得以对GAN完成超越。这些改进可以简单总结为:…
1. Classifier Guidance 1.1. 基于泰勒展开的推导过程 Classifier-Gudiance又被叫做事后修改,与之对应的是Classifier-Free Guidance的事前修改。所谓事后修改,指的是给定一个训练好的无条件扩散模型,在生成过程中再根据条件控制扩散模型的生成内容。关于Classifier Guidance的推导过程,《Diffusion Models Beat GANs on Image...
即是这些参数对于 classifier-free guidance 来说还不是最优的,但依然可以取得了更有竞争力的性能。 4.1 变化 classifier-free guidance 的强度 作者在 64x64 和 128x128 的分辨率下,在 Imagenet 中训练了 classifier-free guidaned 模型,证明在没有分类器的指导下,该模型也能和 classifier guidance 或 GAN 训...
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。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化,并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model,并使用分类信息来引导生成过程,大幅度提到了 diffusion model 的...
classifier guidance diffusion model 代码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...
本文回顾了Classier Guidance的方法,该方法额外训练一个分类器(classifier),并采用其梯度进行引导(guidance),在不改变预训练的无条件扩散模型权重的前提下,实现条件生成。此类方法最早源于2021 nips的 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis。 分类器引导 首先明确一下待解决的问题:已知一个无条件生成模型,实现...
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...
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 requires evaluatin...
Classifier-free guidance (CFG) is an essential mechanism in contemporary text-driven diffusion models. In practice, in controlling the impact of guidance we can see the trade-off between the quality of the generated images and correspondence to the prompt. When we use strong guidance, generated ...
To address these limitations, we propose cfDiffusion, a novel method grounded in diffusion models that incorporates Classifier-Free Guidance and a high-level feature caching mechanism. By leveraging Classifier-Free Guidance, cfDiffusion significantly reduces the training costs associated with model ...