所以Classifier Model 和 unconditional diffusion的组合可以表示condition diffusion 现在我们的问题是:我们并不能总得到一个足够好的classifier model. 2.1 Classifier Free Guidance 从Classifer Guidance到Classifer-free Guidance我们都关注同一个问题: 将一个有条件的生成过程转换为一个无条件生成+一个有条件的生成。
Classifier guide和Classifier-free guide的方法都是引入了标签来控制DDPM的生成过程,其背后的数学原理也是类似的,只是采用的表示形式略有不同。 使用Classifier的时,需要单独训练一个Classifier,但可以直接使用已有的DDPM模型。而在Classifier-free guide中,则需要训练一个带标签的模型和不带标签的模型,虽然论文中提出了空...
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...
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...
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...
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...
因而,实际上这个过程就训练了一个implicit classifier,从而移除外部的分类器。 参考文献:Classifier-Free Diffusion Guidance GLIDE 这篇文章主要就是用到了前面所说的 classifier-free 扩散模型,只不过把输入的 condition 换成了文本信息,从而实现文本生成图像,此外还利用 diffusion model 实现了超分辨率。一些效果展示如下...
[论文理解] Classifier-Free Diffusion Guidance – sunlin-ai #10 sunlin-ai opened this issue Jun 1, 2022· 0 comments Labels Gitalk /2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html Comments Owner sunlin-ai commented Jun 1, 2022 https://sunlin-ai.github.io/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion...
The conditioning roughly follows the method described inClassifier-Free Diffusion Guidance(also used inImageGen). The model infuses timestep embeddingsteand context embeddingscewith the U-Net activations at a certain layeraL, via, aL+1=ceaL+te. ...
Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) with classifier-free guidance such as DALL·E 2, GLIDE, and Imagen have achieved state-of-the-art results in high-resolution image generation. The downside to such models is that their inference process requires evaluat...