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择和正则化 diffusion也是似然函数 diffusion和GAN的差距,gan的先进结构 diffusion可以在多样性和质量上得到一个稳定的平衡 gan牺牲多样性获得结构· diffusion结构 改进 引入可学习方...
但 classifier-guided diffusion model 需要额外训练一个分类器,而且是使用带噪声的图像来训练的,所以就不能用之前训练好的一般分类器,而且从形式上看,classifier-guided diffusion model 加了分类器后,有点类似 GANs 一样,加入了分类器梯度的对抗的机制,而 GAN 在这些数据上的 IS 和 FID 评价都不错,故不清楚是...
借鉴GANs,作者也在 diffusion model 中引入了分类器引导,在归一化层中加入了类别信息,并且使用分类器产生的梯度来引导模型的生成过程(其中的分类器是针对不同时刻的 xt 进行训练得来): 加入分类信息的生成过程 现在回顾一下 diffusion model 的推理过程 pθ(xt|xt+1),是一个高斯分布: diffusion model的推理过程 ...
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 的性能,并超越了 GANs。 2、背景 2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一...
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,...
Classifier-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图片即可。与传统的Diffusion模型相比...
classifier guided diffusion classifier gudied diffusion 就是在我们训练模型的同时 再额外训练一个图像分类器,在很多论文中的实现方法就是直接用ImageNet的数据集去训练一个图像分类器,由于扩散模型的特性是从每一步的噪声图像中恢复,所以训练分类器的过程中是不断对ImageNet的图像加噪之后再训练分类器。
这个梯度信息的含义是：让xt预测为y的概率更大的方向。classifier guided采样过程将这个梯度信息传递给xt...
2. Guided Diffusion DDPM论文提出之后,扩散模型就可以生成质量比较高的图片,具有较强的多样性,但是在具体的指标数值上没有超过GAN。同时,在协助用户进行艺术创作和设计时,对生成的图像进行细粒度控制也是一个重要的考虑因素。所以...
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...