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...
1.2 DDPM + Classifier (CLIP) Guidance 上面的Classifier Guidance针对的是类别条件,那把分类器替换成CLIP就可以做文本引导的diffusion model。 用类别分类器引导:将diffusion model逆过程每一步产生的x_t输入到分类器中得到预测类别的概率与gt的类别做交叉熵,再得到梯度信息。 用CLIP引导:将diffusion model逆过程每一...
在生成过程中,则是同时使用了 conditional model 和 unconditional model 进行计算,在使用一个 w 权重来调整两者的占比,w越大的时候,conditional model 作用越大,则生成的图像越真实,也可以指定生成哪一类图像。 4、实验 作者的实验只是为了证明 classifier-free guidance 也可以在和 classifier guidance 一样在 IS ...
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。 2.1 Classifier Guidance ...
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...
2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一个逆加噪过程来生成样本,比如从一个纯噪声分布 xT,逐步地去噪,生成 xT-1, xT-2...。直到生成高质量的图像 x0。在生成个过程中,每个 xt 都可以看做是 x0 和某个分布的噪声的叠加,而 diffusion model 的训练过程则就是学习逐步去掉这个噪声。在 DPM 和...
classifier gradient guidance Diffusion model第一次在F score等指标上超过GAN conditioned classifier idea 在Gradient Guidance的基础上,把classifier用文本语言模型(或者其他模型)替换,使得gradient的信息中带有文本等信息,能够实现文生图功能。这个文章就有很多了。
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...
CFG值是指分类器引导(Classifier Guidance)的用于评估图像生成质量的指标。在图像生成过程中,我们可以利用预训练的分类器来引导模型生成更逼真和准确的图像。CFG值越高,表示模型生成的图像与真实图像更接近。它代表了图像生成结果与真实图像之间的相似度和准确度。