而Classifier-free Gudiance的方法就非常“合理”:Classifier-free Gudiance可以理解为一个image2image任务和一个text2image任务的多任务多模态模型,在这个多任务模型中,text2image任务会有概率不参加模型的训练。这也是为什么在更多的场景中,Classifier-free Gudiance的效果要优于Classifier Guidance。 简单:Classifier-free ...
因为就算我们不输入信息,他也照样能够生成。 接下来我们来讲两种更为流行的方法——分类指导器(Classifier Guidance) 和无分类指导器( Classifier-Free Guidance) 3、Classifier Guidance 为了简单起见。我们从分数模型的角度出发。 回忆一下在SDE里面的结论。其反向过程为 (1)dx=[f(x,t)−g(t)2∇xlogpt...
Classifier-Free Guidance 是一种方法,它通过在无条件生成和有条件生成之间进行权衡,来控制扩散模型的生成过程。无条件生成是指模型在没有任何额外信息的情况下生成样本,而有条件生成是指模型在给定某些条件(如文本描述)的情况下生成样本。Classifier-Free Guidance 通过组合这两种生成方式,使得最终的生成结果既符合给定的...
Classifier guidance 依赖于一个好的分类器; Classifier-free guidance 根据输入的条件信息自我学习如何生成符合条件的图像。潜力得到了最大化 4.3. 更高的多样性 classifier guidance 过度约束生成过程,减少生成图像的多样性; classifier-free guidance 没有过多的外部约束,它能够探索更多样的输出空间,并在保留条件一致性...
1.解释classifier-free guidance条件扩散模型的背景和起源,介绍它的基本原理和工作原理。我们将详细探讨该模型是如何通过无监督学习的方式来进行条件扩散,并阐述其与传统分类器模型的区别和优势。 2.探讨classifier-free guidance条件扩散模型在各个领域的应用前景和潜力。我们将介绍该模型在图像处理、自然语言处理、推荐系...
3.2、classifier-free guidance 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。
在图像生成领域，Classifier Guidance和Classifier-Free Guidance是两种先进的扩散模型指导策略。Classifier Guidance，首先由OpenAI在2021年的研究中提出，通过结合贝叶斯定理和梯度引导，使模型能够按类别生成图像，如风格化生成。然而，它存在局限性，如需要额外训练噪声版本的分类器，分类器质量影响生成效果，以及...
Classifier-Free Guidance的核心在于使用隐式分类器，替代显式分类器，通过贝叶斯公式表示分类器梯度，不再依赖显式分类器及其梯度，解决了Classifier Guidance的几个问题。在训练时，需要训练无条件生成模型和条件生成模型，但这两个模型可以通过同一个模型表示，训练时仅需随机置空条件。推理时，生成结果可由...
为了克服这些问题,研究学者们提出了一种新颖的classifier-free guidance方法,该方法可以在不使用分类器指导下实现扩散模型。 1.2 结构概述 本文首先介绍了扩散模型的概念和原理,并回顾了目前已有的classifier-free guidance方法。同时,我们也指出了现有方法存在的一些缺点和挑战。为了解决这些问题,我们提出了一种新颖且高效...
2 条件生成 Classifier Guidence 2.1 Conditional Reverse Noising Process 2.2 Conditional Sampling for DDIM 2.3 两种推导的关系 3 Classifier Free Guidance References 之前的内容回顾 从EM算法到VAE,从数学角度理解变分自编码器(Variational AutoEncoder)