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。
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...
1. Denoising Diffusion Probabilistic Models 2. https://lilianweng.github.io/posts/2021-07-11-diffusion-models/ 3. Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 4. More Control for Free! Image Synthesis with Seman...
从上式可以看到,Classifier Guidance条件生成只需额外添加一个classifier的梯度来引导。从成本上看,Classifier Guidance 需要训练噪声数据版本的classifier网络,推理时每一步都需要额外计算classifier的梯度。 「Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis」通过详细的数学推导,总结DDPM和DDIM对应的classifier guidance diffu...
《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,…
1 Classifier-Guidance Classifier-Guidance也叫“事后修改”方案,即给定了一个训练好的无条件Diffusion模型,再进行条件控制输出,最早出现在《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》中。作者主要对 p(xt−1∣xt,y) 进行了一些变化: (1.1)p(xt−1∣xt,y)=p(xt−1,xt,y)p(xt,y)=p(y∣xt...
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE 扩散模型的条件引导生成 发布于 2024-10-20 19:14・IP 属地安徽 扩散模型 生成式AI diffusion model 还没有评论,发表第一个评论吧 打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 ...
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…
第4 篇:《Classifier-Free Diffusion Guidance》 @[toc] 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。
与Classifier Gudiance不需要再训练生成器不同,Classifier-free Guidance是需要重新训练整个模型以赋予它解析新的条件特征的能力的。 参考 ^Dhariwal, Prafulla, and Alexander Nichol. "Diffusion models beat gans on image synthesis." *Advances in neural information processing systems* 34 (2021): 8780-8794. ^...