红色的箭头表示从“无条件”到“‘一只狗’条件”的向量,给它乘上 guidance_scale,通过调节 guidance_scale 的数值大小,我们就能控制文本条件噪声贴近文本语义的程度。 如果我们想让生成的图更遵循“一只狗”这个文本语义,就把 guidance_scale 设大一点,生成的图像会更贴近“一只狗”的文本语义,但是多样性也会降低。
当我们在使用如Stable Diffusion等各类扩散模型时,在输入文本(Prompt,也就是对生成内容的描述)后,同时会需要提供一个Guidance Scale的参数;简而言之,生成模型就像一个画师,TA会根据我们提供的要求进行绘画,同时TA也会加入自己的画风以及对内容的想象。这个参数表示了输入文本的引导程度, 数值越大,即生成模型越规矩地按...
在使用扩散模型生成图片时，一个名为Guidance Scale的参数引导生成过程。这个参数表示输入文本的引导程度，数值越大，生成模型越规矩地按照给定的文本生成，同时损失掉部分随机性和多样性。然而，过度依赖输入文本可能导致生成内容丧失多样性与细节，影响质量。Guidance在扩散模型中平衡了文本引导与随机性，实现生...
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。
const vae_scale_factor = 2 ** (vaeEncoderConfig.block_out_channels.length - 1) const HEIGHT = unetConfig.sample_size * vae_scale_factor const WIDTH = unetConfig.sample_size * vae_scale_factor const do_classifier_free_guidance = GUIDANCE_SCALE > 1.0 let negativePromptEmbeds let negativePool...
float cfg_scale = 1.f; // How strong is guidance float cfg_smooth_factor = 1.f; // Smooth factor between old and new logits std::string model = "models/7B/ggml-model.bin"; // model path std::string model_alias = "unknown"; // model alias std::string prompt = ""; @@ -99...
guidance_scale = 1.0 #指导比例 guided_noise_pred = guided_diffusion(pretrained_diffusion_model, x_t, t, condition, guidance_scale) 在这个示例中,DiffusionModel是一个假设的预训练扩散模型。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...
(NFE), but inherently suffer from a misalignment issue caused by the extra corrector step, especially with a large classifier-free guidance scale (CFG)... Zhao, Wenliang,Wang, Haolin,Zhou, Jie,... 被引量: 0发表: 2024年 PNEUMATIC SEPARATION OF FRACTIONS OF A POLYDISPERSE GAS SUSPENSION IN ...
はじめにこの記事は、Stable DiffusionのClassifier Free Guidance(以下、CFG)の簡単な仕組みの説明記事です。対象読者Stable Diffusionで普…