有兴趣的可以看看[论文理解] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis这个的推导。总之最后的分布趋近于这个分布 最后还有一个梯度的scale是什么呢? 为什么产生这样的s,也不知道,看起来又是试出来的。对于这个guidance影响的一个权值吧。 3、总结 所以看起来所谓的classifier guidance就是去影响各
看了下代码,意思是在unet的下采样后+middle_block,直接+一个分类头,不上采样。比如这个out_channels默认是1000,因为imageNet的类被是1000. if pool == "adaptive": self.out = nn.Sequential( normalization(ch), nn.SiLU(), nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), zero_module(conv_nd(dims, ch, out_channe...
《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》阅读笔记 1 Motivation (1)GAN模型可以获得很高的生成质量,但是高质量是通过牺牲多样性实现的,并且GAN模型的设计需要精密的参数选择,否则很容易崩溃,这些缺点限制了GAN模型在下游任务的应用。 (2)目前对GAN模型架构上的研究非常丰富,有比较完善的实验探究结果。 (3)...
title: Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis accepted: NeurIPS 2021 paper: https://arxiv.org/abs/2105.05233 code: https://github.com/openai/guided-diffusion ref: https://sunlin-ai.github.io/2022/05/30/guided-diffusion.html ref: https://blog.csdn.net/NGUever15/article/details/128269...
第3 篇:《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 1、摘要 目前生成模型有好几种,包括 GANs 和 likelihood-based models 等,目前在生成任务上,依然是 GANs 取得最好的效果,但 GANs 难以训练和扩展,限制了其应用。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。
针对这些问题，OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月，这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文，证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。论文地址：https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt 半年多的...
Diffusion models beat GANs on image synthesis. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 34, 8780–8794 (2021). Google Scholar Li, H. et al. SRDiff: single image super-resolution with diffusion probabilistic models. Neurocomputing 479, 47–59 (2022). Article Google Scholar Giannone, G., ...
Given this observation for GANs, it makes sense to explore different ways to condition diffusion models on class labels. We already incorporate class information into normalization layers (Section 3.1). Here, we explore a different approach: exploiting a classifier p(y|x)𝑝conditional𝑦𝑥p...
针对这些问题,OpenAI的两位研究人员Prafulla Dhariwal和Alex Nichol便着眼于其他体系架构。2021年5月,这两名学者发表了名为《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》的论文,证明了扩散模型在图像合成上优于目前最先进的生成模型的图像质量。 论文地址:https://openreview.net/pdf?id=AAWuCvzaVt ...
扩散模型在生成图片质量上超越了生成对抗网络（GANs）。在某些数据集上，仅仅通过25次采样，扩散模型就能达到与BigGAN-deep相匹敌的效果。作者认为GAN生成图片质量优秀的两点原因在于：1）经过众多优化，GAN模型性能已显著提升。2）GAN在牺牲部分多样性的情况下，换来了更高质量的图片。作者借鉴上述思路优化...