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-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...
classifier guidance的机制，有两个相连的网络结构Unet和classifier。而且，classifier的梯度通过反向传播来更...
5. Classifier-Free Diffusion Guidance 6. GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models 7. Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents 8. Photorealistic T...
而我的diffusion classifier没有在任何分类任务上训练过,他仅仅是在用心感受这些图片,用心去画这些图片,却能自然涌现出对这些图片的分类能力,并且(certifiably)对抗鲁棒。这启发我们,要做diffusion classifier,用心感受这个世界,而不要做cnn,走所谓的non-robust feature的捷径。
Diffusion说“那我也学习GAN的将类别条件作为信息注入到去噪过程 (condition),让Diffusion学会依据类别条件,对图片进行更适合的去噪”,Guided Diffusion采用的注入方式是adaptive BN层,以shift的形式起作用。 下述为个人思考,提供一种理解角度,欢迎讨论: 但此时想想似乎不太合理,我们加噪的时候并没有按照条件去进行加噪...
一、 Classifier Guidance Diffusion 二、 Classifier-Free Guidance Diffusion 三、参考文献 一、 Classifier Guidance Diffusion 2021年OpenAI在「Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis」中提出Classifier Guidance,使得扩散模型能够按类生成。后来「More Control for Free! Image Synthesis with Semantic Diffusion ...
(condition)，让Diffusion学会依据类别条件，对图片进行更适合的去噪”，Guided Diffusion采用的注入方式是...
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...
当w=0时,模型等价于non-guided,因为没有分类器的梯度了。 当w>0时,w越大,来自条件信息的引导就越强。 参考文献 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis Classifier-free diffusion guidance 发布于 2023-08-04 20:25・IP 属地浙江 扩散模型 ...