Classifier-Free也叫“事前修改”方案,即直接将条件 y 加入到训练过程,因此模型需要重新训练,最早出现在《Classifier-Free Diffusion Guidance》。对于Classifier-Free,我们依然关心条件采样过程 p(x_{t-1}\mid x_t,y) ,只不过这里直接定义为: p_\theta(x_{t-1}\mid x_t,y)=N(\mu_\theta(x_t,y),...
1、摘要 经过DDPM 和 DDIP 和 classifier-guided diffusion model 等技术的发展,diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs,称为一种生成模型的直流。尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。但 classifier-guided diffusion model 需要额外训练一个分类...
所以Classifier Model 和 unconditional diffusion的组合可以表示condition diffusion 现在我们的问题是:我们并不能总得到一个足够好的classifier model. 2.1 Classifier Free Guidance 从Classifer Guidance到Classifer-free Guidance我们都关注同一个问题: 将一个有条件的生成过程转换为一个无条件生成+一个有条件的生成。
为什么之Classifier-free diffusion guidance 解决扩散模型去噪过程中,需要分类器去指导模型朝着条件生成,同时保持模型生成的多样性 1【为什么需要分类器】扩散模型(Diffusion Models)是一类生成模型,它们的基本思想是通过逐步加入噪声(扩散过程)来破坏数据(比如图像),然后再通过逆向过程去除噪声,从而生成新数据。换句话说,...
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...
在扩散模型的训练过程中,Classifier-Guided和Classifier-Free是两种常见的训练方法。本文将对这两种方法进行详细比较,以帮助读者更好地理解和应用。 一、Classifier-Guided训练方法 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...
在深度学习领域中,classifier-free条件扩散模型(classifier-free conditional diffusion model)作为一种前沿的模型方法,已经引起了广泛的关注和研究。作为你的文章写手,我将为你撰写一篇关于这个主题的高质量、深度和广度兼具的中文文章。 1. 深度学习领域的发展 在深度学习领域,随着数据量的不断增加和硬件计算能力的提升...
Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战 前言:分类器的引入大大提升了扩散模型的生成质量(FID和IS指标),但是分类器指导可以看上是一种梯度对抗引导,这就会引入生成对抗网络中存在的一些缺点。作者提出了一种混合了条件扩散模型的分数估计和联合训练的无条件扩散模型,样本的无条件可能性,同时增加了条件可能性,在生成质...
Semantic Diffusion Guidance(SDG)[4]是一个统一的文本引导和图像引导框架,通过使用引导函数来注入语义输入,以指导无条件扩散模型的采样过程,这使得扩散模型中的生成更加可控,并为语言和图像引导提供了统一的公式。 2.3 Classifier-...
classifier-free diffusion guidance代码-回复 ClassifierFree Diffusion Guidance【代码】: A Step-by-Step Approach Introduction: In this article, we will provide a step-by-step guide on ClassifierFree Diffusion guidance code. Diffusion guidance is a technique usedto navigate an autonomous vehicle or ...