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...
因此,Classifier Guidance的一般流程如下: 首先单独预训练一个噪声鲁棒的分类器模型。 然后训练一个普通的无条件Diffusion模型。 Diffusion模型生成图像的采样过程中,利用预训练好的分类器来提供条件信号。 具体来说,就是每个采样步骤都计算分类器的输出,获得条件影响项∇xlogp(y|x),加入到Diffusion模型的更新公式中。
在扩散模型（Diffusion Models）中，condition和guidance都是指定条件，用于生成一张图像。它们的主要区别在...
🦄️ Measurement Guidance in Diffusion Models: Insight from Medical Image Synthesis (TPAMI 2024) Yinmin Luo *,# Qinyu Yang* Yuheng Fan Haikun Qi Menghan Xia *First Author, # Corresponding Author. Introduction In this work, we first conducted an analysis on previous guidance as well as...
Diffusion Models are a potent class of generative models capable of producing high-quality images. However, they often inadvertently favor certain data attributes, undermining the diversity of generated images. This issue is starkly apparent in skewed datasets like CelebA, where the initial dataset dis...
Derivative-Free Guidance in Diffusion Models with Soft Value-Based Decoding (DNAs, RNAs) This code accompanies the paper on soft value-based decoding in diffusion models, where the objective is to maximize downstream reward functions in diffusion models. In this implementation, we focus on designing...
condition我理解的是：看ddpm的代码，我们可以看到有y标签的输入，这其实就是分类信号condition；guidance是...
第3 篇:《Classifier-Free Diffusion Guidance》 1、摘要 经过DDPM 和 DDIP 和 classifier-guided diffusion model 等技术的发展,diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs,称为一种生成模型的直流。尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID)和真实度(IS)中权衡取舍。但 classi...
《AsyncDiff: Parallelizing Diffusion Models by Asynchronous Denoising》(2024) GitHub: github.com/czg1225/AsyncDiff《Husky: A Unified, Open-Source Language Agent for Multi-Step Reasoning》(2024) GitHub: github.com/agent-husky/Husky-v1《Mixture-of-Agents Enhances Large Language Model Capabilities》(...
当时如果我们希望扩散模型生成指定类型的图像,我们一般是在指定类型的数据集上训练这个扩散模型。我们这里介绍在条件扩散模型(Conditional Diffusion Model)方向具有重要意义的一个算法,也是提出了Classifier Guidance思想的文章《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》[1]。