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。 3.2.1 训练 训练 训练的
Classifier Guidance推导 Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis这篇文章中,做了大量实验来找到了DDPM的更好的工程改进方法,似的DDPM的的性能在很多指标上得以对GAN完成超越。这些改进可以简单总结为:…
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...
可以看到我们的方法在同样大小的数据上不仅超越了大多数离线强化学习方法,并且也超过了两种多任务在线强化学习方法,其中 PaCo 是目前的 SOTA 方法。我们的方法通过 classifier-free guidance 得到最优行为,对数据集质量的依赖性不强,在 Sub-optimal data 上的表现相比其他 sequence modeling 的方法有很大提升。
guidance_scale = 1.0 #指导比例 guided_noise_pred = guided_diffusion(pretrained_diffusion_model, x_t, t, condition, guidance_scale) 在这个示例中,DiffusionModel是一个假设的预训练扩散模型。guided_diffusion函数实现了Classifier-free Diffusion Guidance,它接受模型、当前时间步的噪声数据、时间步、条件信息和...
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 ...
(4)Classifier-Free Guidance: (5)数据集集成到一个名为AudioCondition的新数据集,该数据集包含音频、相应的文本和控制条件。 实验评价标准: (1)时间顺序控制指标:采用SED系统提供基于事件的度量(Eb)和剪辑级宏观F1分数(At)来评估时间顺序控制能力。这些指标评估生成音频中声音事件的存在,以及在AudioCondition测试集中...
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...
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...