1 Classifier-Guidance Classifier-Guidance也叫“事后修改”方案,即给定了一个训练好的无条件Diffusion模型,再进行条件控制输出,最早出现在《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》中。作者主要对 p(xt−1∣xt,y) 进行了一些变化: (1.1)p(xt−1∣xt,y)=p(xt−1,xt,y)p(xt,y)=p(y∣xt...
Classifier Guidance 我们在上面说了,此时的Condtion Diffusion,还只是在强迫Diffusion去适配条件信息,训练和推理都没有对齐,而Classifier Guidance,我个人认为,就是在推理过程中去对齐contion,转而近似条件相关的加噪过程的你操作,去提高生成效果: 我们在上述分析中说了“condition”的方式和采样似乎是存在Gap的,而此处的...
To run Diffusion Classifier on Winoground: First, save a consistent set of noise (epsilon) that will be used for all image-caption pairs:python scripts/save_noise.py --img_size 512Then, evaluate on Winoground:python run_winoground.py --model sd --version 2-0 --t_interval 1 --...
1. Principle of diffusion classifier The principle of diffusion classifier is based on the concept of diffusion processes. Diffusion refers to the movement of particles from an area of high concentration to an area of low concentration. In the context of machine learning, diffusion classifier simulat...
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。
Paper tables with annotated results for Mining Your Own Secrets: Diffusion Classifier Scores for Continual Personalization of Text-to-Image Diffusion Models
一、Classifier-Guided训练方法 Classifier-Guided方法的核心思想是在扩散模型的训练过程中,引入一个预训练好的分类器来调整生成过程。这种方法的主要优势在于,可以利用已有的分类器知识来引导扩散模型的生成方向,使其更符合特定的需求或目标。同时,由于不需要重新训练扩散模型,这种方法在实际应用中具有较低的成本。 然而,...
论文:Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 无条件图像生成-有条件图像生成 常规上提高图像质量 生成式模型优点 基于似然的模型:pixel cnn/rnn直接对像素的概率进行建模 GAN多样性方面比那些似然模型要差,是模糊的模型,没有对似然进行直接的建模,靠对抗的方式来找到一个分布,gan不稳定,需要精细的超参数的选...
Classifier-free guidance 通过更直接的方式引导生成过程,生成器本身的损失函数就包含了条件信息,从而实现了更精细的控制。 知识点:文生图模型训练,样本训练对为文字描述+图像,中间去噪的gt为噪声,最终生成的结果是图像,classifier guidance 希望扩散模型在生成的时候,不仅仅去噪,同时朝着文字描述的条件生成,因此需要一个...
Classifier guidance is a recently introduced method to trade off mode coverage and sample fidelity in conditional diffusion models post training, in the same spirit as low temperature sampling or truncation in other types of generative models. Classifier guidance combines the score estimate of a ...