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...
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 Guidance」把Classifier Guidance推广到了Semantic Diffusion,使得扩散模型可以按图像、按文本和多模态条件来生成,例如,风格化可以...
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...
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...
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 ...
Classifier-free guidance 通过更直接的方式引导生成过程,生成器本身的损失函数就包含了条件信息,从而实现了更精细的控制。 知识点:文生图模型训练,样本训练对为文字描述+图像,中间去噪的gt为噪声,最终生成的结果是图像,classifier guidance 希望扩散模型在生成的时候,不仅仅去噪,同时朝着文字描述的条件生成,因此需要一个...
タイトル:CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE 著者:Jonathan Ho & Tim Salimans, Google Research, Brain team 学会:NeurIPS 2021 URL:https://arxiv.org/abs/2207.12598 内容:Diffusionベースの画像生成モデルに対し、分類器を用いない条件付き生成を可能にした。条件付き拡散モデルと無条件拡散モデルを共同...
sunlin-aiopened this issueJun 1, 2022· 0 comments Open opened this issueJun 1, 2022· 0 comments Owner sunlin-aicommentedJun 1, 2022 sunlin-aiaddedGitalk/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.htmllabelsJun 1, 2022 Sign up for freeto join this conversation on GitHub. Already have an account...
この記事は、Stable DiffusionのClassifier Free Guidance(以下、CFG)の簡単な仕組みの説明記事です。 対象読者 Stable Diffusionで普段あまりよくわからず設定しているCFG Scaleが何なのか理解を深めたい人(AI絵師) CFGまわりの実装を見て良くわからなくて疑問に思っている人 Stable Diffusionの大まかな...
Classifier-Free Guidance (CFG) has been widely used in text-to-image diffusion models, where the CFG scale is introduced to control the strength of text guidance on the whole image space. However, we argue that a global CFG scale results in spatial inconsistency on varying semantic strengths ...