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,...
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...
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 ...
Classifier Guidance 的方法不需要重新训练 diffusion 模型,而是在采样时利用额外的分类器产生的梯度来修正噪声的预测,让它能够更符合对应类别条件,但显然它仅能够支持分类器所认识的有限类别而且条件控制的效果取决于分类器的性能。我们通过之前的介绍[1]可以知道,classifer-guidence主要是对齐推理时候的条件采样,即推理...
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...
1 生成能力超越DALL-E 实验证明，扩散模型（Diffusion Models）可以生成高质量的合成图像，尤其在与引导技术结合使用时，能够在保真度上权衡多样性。作者们为文本条件下的图像合成问题的扩散模型，对比了两种不同的指导策略：CLIP guidance 和classifier-free guidance。而后发现，在写实度和主题相似度方面，后者更受人类...
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...
Classifier-free guidance (CFG) scale(CGF指数)用来调节文本提示对扩散过程的引导程度。 当数值为0时,图像生成是无条件的,数值较高时会向你的提示进行生成。 具体的数值应当与你的模型息息相关,但是鉴于市面上很少有像笔者这边从零练了latent diffusion model(至少需要一张A100),我们通过实验获得的CFG Scale参数经...
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...