即是这些参数对于 classifier-free guidance 来说还不是最优的,但依然可以取得了更有竞争力的性能。 4.1 变化 classifier-free guidance 的强度 作者在 64x64 和 128x128 的分辨率下,在 Imagenet 中训练了 classifier-free guidaned 模型,证明在没有分类器的指导下,该模型也能和 classifier guidance 或 GAN 训...
3.1 classifier guidance 在《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》中,通过在生成过程中的近似噪声中加入分类器梯度信息来进行指导: classifier-guidance 的知道 右式子看出,其实就是形成另一种近似的数据分布: 加了指导信息后的新分布 从可视化上解释这个新的分布的特性:比如有三个类别的数据,每个类别...
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 guidance is a recently introduced method to trade off mode coverage and sample fidelity in conditional diffu...
タイトル:CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE 著者:Jonathan Ho & Tim Salimans, Google Research, Brain team 学会:NeurIPS 2021 URL:https://arxiv.org/abs/2207.12598 内容:Diffusionベースの画像生成モデルに対し、分類器を用いない条件付き生成を可能にした。条件付き拡散モデルと無条件拡散モデルを共同...
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...
https://sunlin-ai.github.io/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html 关于 Classifier-Free Diffusion 的论文理解
百度文库 期刊文献 图书diffusion classifier free guidancediffusion classifier free guidance “diffusion classifier free guidance”的翻译为“扩散分类器免费指导”。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
Classifier-Free Guidance (CFG) has been widely used in text-to-image diffusion models, where the CFG scale is introduced to control the strength of text guidance on the whole image space. However, we argue that a global CFG scale results in spatial inconsistency on varying semantic strengths ...
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...
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...