Classifier guide和Classifier-free guide的方法都是引入了标签来控制DDPM的生成过程,其背后的数学原理也是类似的,只是采用的表示形式略有不同。 使用Classifier的时,需要单独训练一个Classifier,但可以直接使用已有的DDPM模型。而在Classifier-free guide中,则需要训练一个带标签的模型和不带标签的模型,虽然论文中提出了空...
当然,利用的训练好的diffusion model需要已经cover了所需要生成类别的数据分布。缺点是额外计算量较多,引导模型和diffusion model分别训练,不能通过联合训练获得更好的效果。 2. Classifier-free guidance diffusion model加入条件输入y,模型的形式变为\epsilon_\theta(x_t,y,t),也就是diffusion中的U-Net输入多了一个...
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 训练的时候,对于 condition...
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...
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。
随后,我们从变分自编码器的视角说明,扩散模型其实也是一种变分自编码器,并且是HVAE,我们把它叫做variational diffusion model (VDM); 我们随后介绍了VDM模型的三种不同的优化视角:1. 直接预测原始图片;2. 预测噪声; 3. 学习分数函数; 最后,我们介绍了如何引入条件信息进行学习,有两种方式:Classifier Guidance和Classif...
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...
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...
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...