classifier-free diffusion的实现非常简单。下面对比普通的diffusion model,classifier-guided与classifier-free三种方式的差异。对于训练 ϵθ(xt,t) 来估计 xt 在时间 t 上添加的噪声,再根据采样公式推出 xt−1 ,从而实现图片生成。训练数据只需要准备图片即可。 对于classifier-guided DM是在普通DM的基础上,额外再...
参考 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE
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...
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...
Overall, this work demonstrates the effectiveness of the proposed approach in addressing the high computational costs that have limited the deployment of denoising diffusion probabilistic models. The paperOn Distillation of Guided Diffusion Modelsis onarXiv. ...
参考文献:Improved Denoising Diffusion Probabilistic Models 引导扩散模型(Guided Diffusion) 前文已经讲述扩散模型的原理,然而我们随机输入一张高斯噪声显然不能按照人的意愿生成我们想要的内容,因而需要额外的引导 guidance 以得到我们需要的图像。一种想法是使用外部模型(分类器 or 广义的判别器)的输出作为引导条件来指导...
@article{Ho2022ClassifierFreeDG,title={Classifier-Free Diffusion Guidance},author={Jonathan Ho},journal={ArXiv},year={2022},volume={abs/2207.12598}} @article{Balaji2022eDiffITD,title={eDiff-I: Text-to-Image Diffusion Models with an Ensemble of Expert Denoisers},author={Yogesh Balaji and Seungjun...
guided_mnist.png pretrained_model.zip script.py Repository files navigation README MIT license Conditional Diffusion MNIST script.pyis a minimal, self-contained implementation of a conditional diffusion model. It learns to generate MNIST digits, conditioned on a class label. The neural network architec...
5. Classifier-Free Diffusion Guidance 6. GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models 7. Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents 8. Photorealistic T...
Experimental results show that the proposed framework can serve as a simple but strong baseline for referring object manipulation. Also, comparisons with several baseline text-guided diffusion models demonstrate the effectiveness of our conditional classifier-free guidance technique.Choi, Myungsub...