3.2、classifier-free guidance 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。 3.2.1 训练 ...
简单:Classifier-free Guidance比Classifier Guidance要简单很多,它不需要额外的引入分类器,而且他实现起来也非常简单,仅需要一个对任务索引的掩码即可。同样,Glassifier-free Guidance通过调整文本任务的权重系数,也可以达到模型在真实性和多样性之间平衡的效果。 3. 总结 Classifier Guidance的思想非常简单但却非常巧妙,它...
本次要分享的论文是:Classifier-Free Diffusion Guidance. 分类器指导,是近期提出的一种用于平衡扩散模型的模式收敛和样本保真度的方法,与其它类型的生成模型采用低温采样或截断等策略如出一撤。 Classifier gu…
Classifier-Free Guidance[5]一文提出在没有分类器的情况下,纯生成模型可以进行引导:共同训练有条件和无条件扩散模型,并发现将两者进行组合,可以得到样本质量和多样性之间的权衡。 Classifier-Free Guidance方法将模型的输入分为两种,...
https://sunlin-ai.github.io/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html 关于 Classifier-Free Diffusion 的论文理解
引入guidance之后给模型提供指导,这个指导我们用yy表示,那我们就可以得到修改之后的网络fθ(xt,t,y)fθ(xt,t,y)。接下来我们就来看一下yy究竟可以变成什么。 classifier guided diffusion classifier gudied diffusion 就是在我们训练模型的同时 再额外训练一个图像分类器,在很多论文中的实现方法就是直接用...
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(x)]dt+g(t)dw¯ 如果施加条件的话,还是根据Reverse-time diffusion equation models - ScienceDirect这篇论文,可得条件生成时的反向SDE为 ...
3 Classifier Free Guidance 上面的算法虽然已经很详细,且由严格理论推导而来,但是有个问题,我们需要单独训练一个引导模型,额外的训练量,模型之间的配合也是很大的问题。 事实上,在之前的公式中继续稍加处理,能得到更好的结果 代入(6)式,得到 这里我们写成论文里的格式 ...
回到正文,这乍一看又开辟了一个我不知道的名词Classifier-Free Guidance在b站的这个视频,把Classifier-Free Guidance讲的还算通俗,甚至还过了一遍生成式模型的发展。 DALL·E 2(内含扩散模型介绍)【论文精读】_哔哩哔哩_bilibiliwww.bilibili.com/video/BV17r4y1u77B/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click...
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。 3.2.1 训练 训练 训练的时候,对于 condition...