百度文库 期刊文献 图书diffusion classifier free guidancediffusion classifier free guidance “diffusion classifier free guidance”的翻译为“扩散分类器免费指导”。©2022 Baidu |由 百度智能云 提供计算服务 | 使用百度前必读 | 文库协议 | 网站地图 | 百度营销 ...
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...
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 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...
Classifier-free guidance推导 CLASSIFIER-FREE DIFFUSION GUIDANCE这篇文章乍一看比较复杂,其中的的扩散过程描述和一些符号的记法与之前的推导不太一样,主要原因是它结合了后来一些其他研究的方法在里面。例如相比于DDPM的离散扩散过程,这篇文章中采用的是基于SDEs推导出的连续时间上的扩散过程。但这些内容其实不是这篇文...
下文将讲解 classifier guidance 和 semantic guidance diffusion model(后者包括前者,前者是比较简单的一个应用),除此之外,由于额外的判别器会拖慢推理速度,因此后来有人提出了 classifier-free guidance diffusion model 来替代前面的那种方案,也即把条件作为模型的输入,直接生成我们需要的图像。
而后，来到2021年的十二月，DDPM的一作发布了“Classifier Free Guidance”：对“Classifier Guidance”进行了改进，使得扩散模型的引导过程仅需使用扩散模型本身，而不再需要依赖分类器进行实现。这一创新极大地丰富了扩散模型的应用范围与灵活性。△图像截取自Guide Diffusion 离散型扩散模型 在离散型扩散模型领域，在同一...
使用classifier-free guidance的35亿参数文本条件扩散模型的样本收到的评价更高,令来自DALL-E的样本完全“黯然失色”。GLIDE模型微调后还可以修复图像,出色完成文本驱动的图像编辑任务。 已有的最新文本条件图像模型已经可以做到根据格式多样的文本中合成图像,甚至可以“理解”语义,按照合理的逻辑组合毫不相关的客体。但在...
classifier-free diffusion guidance代码-回复 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 ...
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...