《Classifier-Free Diffusion Guidance》是Google发表在 NeurIPS 2021 Workshop 上的一篇 文章,主要是对OpenAI的文章的Classifier-Guidance引导方式的改进,即不需要额外在带噪声的图片上训练另外一个分类模型,…
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 Guidance 的方法不需要重新训练 diffusion 模型,而是在采样时利用额外的分类器产生的梯度来修正噪声的预测,让它能够更符合对应类别条件,但显然它仅能够支持分类器所认识的有限类别而且条件控制的效果取决于分类器的性能。我们通过之前的介绍[1]可以知道,classifer-guidence主要是对齐推理时候的条件采样,即推理...
第3 篇:《Classifier-Free Diffusion Guidance》 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 classi...
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 代码 文心快码BaiduComate Classifier-Free Guidance 是一种在生成模型中提升生成结果质量的技术,特别是在扩散模型(Diffusion Models)中得到了广泛应用。它允许模型在生成过程中不依赖显式分类器,而是通过组合无条件生成和有条件生成的结果来实现对生成过程的控制。以下是对 Classifier-Free ...
参考文献:Classifier-Free Diffusion Guidance GLIDE 这篇文章主要就是用到了前面所说的 classifier-free 扩散模型,只不过把输入的 condition 换成了文本信息,从而实现文本生成图像,此外还利用 diffusion model 实现了超分辨率。一些效果展示如下,可以看到,其实已经可以生成一些比较逼真的图片了。
[论文理解] Classifier-Free Diffusion Guidance – sunlin-ai #10 Open sunlin-ai opened this issue Jun 1, 2022· 0 comments Open [论文理解] Classifier-Free Diffusion Guidance – sunlin-ai #10 sunlin-ai opened this issue Jun 1, 2022· 0 comments Labels Gitalk /2022/06/01/Classifier...
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...
The conditioning roughly follows the method described inClassifier-Free Diffusion Guidance(also used inImageGen). The model infuses timestep embeddingsteand context embeddingscewith the U-Net activations at a certain layeraL, via, aL+1=ceaL+te. ...