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...
理解Classifier Guidance对理解Classifier Free Guidance至关重要,所以本文讲Classifier Guidance反而跟多。 Classifier Free Guidance的方法反而犹如水到渠成一般自然。 本文似乎没有具体的训练资源消耗的描述,比较可惜。 6 Following Work 6.1 Imagen Imagen流程如下: 1. 首先,把prompt输入到frozen text encoder中,得到...
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...
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...
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...
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...
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 robot using information about the surrounding en...
論文概要タイトル:CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE著者:Jonathan Ho & Tim Salimans, Google Research, Brain …
Classifier-Free Guidance 广泛应用于图像生成领域,特别是在需要根据文本描述生成图像的任务中。例如,在 stable diffusion 等大模型中,Classifier-Free Guidance 使得模型能够根据用户提供的文本提示生成符合要求的图像,同时保持图像的多样性和质量。 3. Classifier-Free Guidance 的代码实现 以下是一个基于 PyTorch 和 Diff...
Semantic Diffusion Guidance(SDG)[4]是一个统一的文本引导和图像引导框架,通过使用引导函数来注入语义输入,以指导无条件扩散模型的采样过程,这使得扩散模型中的生成更加可控,并为语言和图像引导提供了统一的公式。 2.3 Classifier-...