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...
Guidance从一个Classifer变成了一个Diffusion。 这样我们省略了一个模型的复杂度。 现在问题变成了: 为什么这样做会有效呢? 3 Experiments 所有的实验围绕着FID和IS之间的平衡取舍展开。 64 \times 64 和128 \times 128 的类别条件ImageNet上用classifier-free guidance方法进行训练。
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...
2.1 Classifier Guidance Diffusion Model 这种方法不用额外训练扩散模型,直接在原有训练好的扩散模型上,通过外部的分类器来引导生成期望的图像。唯一需要改动的地方其实只有 sampling 过程中的高斯采样的均值,也即采样过程中,期望噪声图像的采样中心越靠近判别器引导的条件越好。
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...
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...
首先，ContrilNet 和 Classifier Free Guidance 都是用于控制 stable diffusion 条件生成的技术。Contril...
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...