在这个的基础上加上classifier的引导的话可以得到下面的\hat\epsilon_\theta,这个过程与Classifier-guided DDIM非常类似 其中w是额外引入的一个参数用来控制classifier的影响程度,按刚刚的推导,对其中的分类器进行替换,可以得到\hat\epsilon_\theta(z_\lambda,c)=\epsilon_\theta(z_\lambda,c)-w\sigma_\lambda(\n...
diffusion model(四)——文生图diffusion model(classifier-free guided)47 赞同 · 18 评论文章 背景 对于一般的DM(如DDPM, DDIM)的采样过程是直接从一个噪声分布,通过不断采样来生成图片。但这个方法生成的图片类别是随机的,如何生成特定类别的图片呢?这就是classifier guide需要解决的问题。 方法大意 为了实现带类...
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...
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...
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。
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...
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...
参考文献:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 引导扩散模型(Guided Diffusion) 前文已经讲述扩散模型的原理,然而我们随机输入一张高斯噪声显然不能按照人的意愿生成我们想要的内容,因而需要额外的引导 guidance 以得到我们需要的图像。一种想法是使用外部模型(分类器 or 广义的判别器)的输出作为引导条件来指导...
Overall, this work demonstrates the effectiveness of the proposed approach in addressing the high computational costs that have limited the deployment of denoising diffusion probabilistic models. The paperOn Distillation of Guided Diffusion Modelsis onarXiv. ...
paper: Classifier-Free Diffusion Guidance GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Modelsgithub: https://github.com/openai/glide-text2im 系列文章:莫叶何…