目录 收起 1 Classifier-Guidance 2 Classifier-Free 结论 前几篇文章都是讨论无条件生成式的Diffusion模型,只能随机采样,无法控制模型的输出。但很多时候,我们要求得到与指定文本信息或者与图像信息对应的输出(即文生图或图生图),这就需要用到条件控制生成技术了。而真正让Diffusion出圈的也正是条件控制生成技术,...
Classifier Guidance 我们在上面说了,此时的Condtion Diffusion,还只是在强迫Diffusion去适配条件信息,训练和推理都没有对齐,而Classifier Guidance,我个人认为,就是在推理过程中去对齐contion,转而近似条件相关的加噪过程的你操作,去提高生成效果: 我们在上述分析中说了“condition”的方式和采样似乎是存在Gap的,而此处的...
1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。虽然 diffusion model 近几年有了大的发展,但在生成任务上,比较 GANs 还是略逊一筹。作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对...
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...
Classifier Guided Diffusion原理解析 概述 •什么是Classifier Guided Diffusion •它的作用和意义 •它在创作者领域的应用 原理解析 1.Diffusion基础 –Diffusion的概念和原理 –传统Diffusion存在的问题 2.Classifier的作用 –Classifier的定义 –Classifier在图像识别中的应用 –Classifier对Diffusion的改进作用 3.Class...
classifier-free guidance(无分类器引导生成)简称CGF堪称stable diffusion的奠基工作,以前说到跨模态我们通常只会想到clip,对生成的图像和文本的距离做一个损失差值来引导图像生成(详见第一篇),现在我们有了无分类引导生成,让文生图更加高效和自然。 实际使用时的CFG Scale ...
https://sunlin-ai.github.io/2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html 关于Classifier-Free Diffusion 的论文理解Activity sunlin-aiadded Gitalk /2022/06/01/Classifier-Free-Diffusion.html on Jun 1, 2022 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to...
继之而来的，是2021年五月OpenAI所发布的“Classifier Guidance”（亦被称为Guided Diffusion）。这篇论文提出了一项重要的策略，即通过基于分类器的引导来指导扩散模型生成图像。借助其他多项改进，扩散模型首次成功击败了生成领域的巨头“GAN”，同时也为OpenAI的DALLE-2（一个图像和文本生成模型）的发布奠定了基础。而...
Classifier guidance is a recently introduced method to trade off mode coverage and sample fidelity in conditional diffusion models post training, in the same spirit as low temperature sampling or truncation in other types of generative models. Classifier guidance combines the score estimate of a ...
并且同时支持 unconditional sampling、classifier guidance 和 classifier-free guidance: 而基于 Diffusers 库的 DPM-Solver 同样很简单,只需要定义 scheduler 即可: 此外,作者团队还提供了一个在线 Demo:https://huggingface.co/spaces/LuChengTHU/dpmsolver_sdm 下图是 15 步的例子,可以看到图像质量已经非常高: 相信...