因为就算我们不输入信息,他也照样能够生成。 接下来我们来讲两种更为流行的方法——分类指导器(Classifier Guidance) 和无分类指导器( Classifier-Free Guidance) 3、Classifier Guidance 为了简单起见。我们从分数模型的角度出发。 回忆一下在SDE里面的结论。其反向过程为 (1)dx=[f(x,t)−g(t)2∇xlogpt...
3 Classifier Free Guidance References 之前的内容回顾 从EM算法到VAE,从数学角度理解变分自编码器(Variational AutoEncoder) 从VAE到DDPM,从数学原理理解Diffusion Model 从score-matching视角下的生成模型(SMLD) 1 DDPM, score function简单回顾 假设x0是目标干净图片,xT是从高斯噪声中采样的图片,DDPM和DDIM都是通过...
Classifier Guidance（分类指导）是通过引入一个额外的分类器网络，其输入是条件y，输出是条件概率。在反向扩散过程中，这个分类器与基础模型联合训练，通过控制参数调整，允许在生成样本时灵活控制条件的使用。这种方法的局限性在于需要额外的分类器模型。Classifier-free Guidance（无分类指导）则更为直接。它...
1.解释classifier-free guidance条件扩散模型的背景和起源,介绍它的基本原理和工作原理。我们将详细探讨该模型是如何通过无监督学习的方式来进行条件扩散,并阐述其与传统分类器模型的区别和优势。 2.探讨classifier-free guidance条件扩散模型在各个领域的应用前景和潜力。我们将介绍该模型在图像处理、自然语言处理、推荐系...
在classifier-free guidance model 中,没有利用 classifier,而是同时训练了condition model 和 unconditional model,而且使用同一个网络来实现,只需要需要输入信息中的类别信息即可,在生成过程中,则通过调整两种模型的 score 的权重来在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。
理解公式，需参考相关文献，公式设计原理基于现有理论。Classifier-Guidance优点在于，可直接利用大型数据集训练的无条件生成模型，仅需额外训练分类器即可进行条件生成。但缺点是采样时需要使用两个模型，降低效率。使用强分类器引导时，生成结果可能过于集中，受限于分布局部，远离其他类别。Classifier-Free方法，...
基于目前对扩散模型种classifier-free guidance方法的研究成果与经验,我们认为以下方向有望成为未来在该领域的重点关注: 13.深入探索扩散模型与传统分类器指导方法的融合,在保持classifier-free特点同时提升算法准确率和可解释性。 14.加强对扩散模型推理过程的分析和解释,深入理解其学习和特征提取能力的原理和机制。 15....
前文已经讲述扩散模型的原理,然而我们随机输入一张高斯噪声显然不能按照人的意愿生成我们想要的内容,因而需要额外的引导 guidance 以得到我们需要的图像。一种想法是使用外部模型(分类器 or 广义的判别器)的输出作为引导条件来指导扩散模型的去噪过程,从而得到我们想要的输出;还有一种则比较直观一些:我们直接把我们想要的...
3. 在Classifier Guidance里面,将这个分类器的梯度加入了无条件扩散模型的score function中,可能会导致生成器生成的样本偏离目标分布(类似于对抗训练),最后得到的结果可能并不是你想要的。 因此,在Classifier-free Guidance中,作者提出了,能不能有另外一个方法,让扩散模型既学习到无条件生成,又学习到有条件生成,而且不...