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,于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化,并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model,并使用分类信息来引导生成过程,大幅度提到了 diffusion model 的...
作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化,于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化,并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model,并使用分类信息来引导生成过程,大幅度提到了 diffusion model 的性能,并超越了 GANs。 2、背景 2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一...
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...
p_mean_var_ddpm_with_classifier是引入类别控制后的对高斯分布均值、方差的计算函数 有了均值方差就可以进行采样了 def p_mean_var_ddpm(self, noise_model, x, t): """ Math: \mu_\theta(x_t, t) = \frac{1}{\sqrt{\alpha_t}} x_t - \frac{1 - \alpha_t }{\sqrt{\alpha_t}\sqrt{1...
值得注意的是这里我们需要扩散模型建模整个(s,a,r)的完整轨迹,并且由于目标是完成数据生成任务,需要尽可能多样化的数据,不需要模型 condition 在上,自然也不需要 classifier-free guidance。 模型结构 为了更好地建模多任务数据,并且统一多样化的输入数据,我们用 transformer 架构替换了传统的 U-Net 网络,网络结构图如...
classifier guidance diffusion model 代码 Classifier Guidance Diffusion Model是一种用于图像分类和识别的新型深度学习模型。与传统的卷积神经网络不同,CGDM将分类器和特征提取器分离。在CGDM中,特征提取器提取图像的高维特征,分类器则对这些特征进行分类。这种架构的独特之处在于分类器可以指导特征提取器生成有用的特征...
Score model->DDPM(就是上面的正向扩散训练model,反向降噪生成图像)->DDIM(发明了一种数学方法,把时间减少几十倍,解决了efficiency的问题)->Classifier diffusion(解决了之前生图无法control的问题,击败了GAN)->CFG(可控式生成,并且更加的高效)->GLIDE 21年5月大家开始意识到GAN方向有点不对,开始转去研究diffusion。
博客地址:击败GANs的新生成式模型:score-based model(diffusion model)原理、网络结构、应用、代码、实验、展望 代码地址:GitHub - openai/guided-diffusion 4、条件分类器技术进一步发展:《Classifier-Free Diffusion Guidance》 推荐理由:我推荐的其他论文基本上都发表机器学习/计算机视觉顶会,而这篇文章虽然只发表于cvpr...
扩散模型[1](diffusion model)通过逐步迭代的方式建立起高斯分布和数据分布的对应,将深度生成模型提升到了新的高度。扩散模型生成结果的细节准确性和样本丰富度都给人留下了深刻的印象。 然而,扩散模型需要成百上千次的迭代来得到最终的结果,巨大的计算开销阻碍了扩散模型的应用和落地。我们深入分析扩散模型的迭代公式...
Diffusion models have emerged as a powerful tool for generating high-quality images from textual descriptions. Despite their successes, these models often exhibit limited diversity in the sampled images, particularly when sampling with a high classifier-free guidance weight. To address this issue, we ...