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
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 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:…
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...
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...
Classifier-Guided方法的核心思想是在扩散模型的训练过程中,引入一个预训练好的分类器来调整生成过程。这种方法的主要优势在于,可以利用已有的分类器知识来引导扩散模型的生成方向,使其更符合特定的需求或目标。同时,由于不需要重新训练扩散模型,这种方法在实际应用中具有较低的成本。 然而,Classifier-Guided方法也存在一些...
1.Diffusion基础 –Diffusion的概念和原理 –传统Diffusion存在的问题 2.Classifier的作用 –Classifier的定义 –Classifier在图像识别中的应用 –Classifier对Diffusion的改进作用 3.Classifier Guided Diffusion的流程 –数据准备阶段 –训练Classifier网络 –生成过程 –优化方法 4.Classifier Guided Diffusion的原理 –如何使...
Real-SRGD: Enhancing Real-World Image Super-Resolution with Classifier-Free Guided Diffusion [ACCV2024] [Paper] This is the official PyTorch implementation of "Real-SRGD: Enhancing Real-World Image Super-Resolution with Classifier-Free Guided Diffusion (ACCV2024)". Installation This repository uses ...
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。
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...