我们实现了原生免guided sampling视觉模型的训练,在DiT, SD1.5, VAR,LlamaGen, MAR上我们的guidance-free表现均与CFG一致或更优(少了一半计算量)。 方法【极其】简单,<10行代码即可实现,扩散/AR领域通用,支持from scratch training。我自己认为这个方法很本质,很好用,未来也会深入研究。后续有时间也可能在此post下...
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In this paper, we propose an annotation guidance-free method, dubbed FreeGaussian, that mathematically derives dynamic Gaussian motion from optical flow and camera motion using novel dynamic Gaussian constraints. By establishing a connection between 2D flows and 3D Gaussian dynamic control, our method ...
Classifier-Free Guidance 取消了对单独训练的分类器的依赖,而是直接利用生成模型自身来引导采样过程。这种方法不需要额外的分类器模型,而是通过在生成模型的训练过程中引入类别条件信息,并在推理时通过对生成模型的输出进行调整来实现指导。 具体过程: 条件生成: 在训练扩散模型时,生成模型可以使用类别条件信息(如类标签)...
Classifier-Free Guidance的核心在于使用隐式分类器，替代显式分类器，通过贝叶斯公式表示分类器梯度，不再依赖显式分类器及其梯度，解决了Classifier Guidance的几个问题。在训练时，需要训练无条件生成模型和条件生成模型，但这两个模型可以通过同一个模型表示，训练时仅需随机置空条件。推理时，生成结果可由...
Related to guidance: career guidanceguid·ance (gīd′ns) n. 1. The act or process of guiding. 2. Counseling, such as that provided for students seeking advice about vocational and educational matters. 3. Any of various processes for guiding the path of a vehicle or missile, by means of...
Classifier Guidance，首先由OpenAI在2021年的研究中提出，通过结合贝叶斯定理和梯度引导，使模型能够按类别生成图像，如风格化生成。然而，它存在局限性，如需要额外训练噪声版本的分类器，分类器质量影响生成效果，以及可能引入对抗攻击。为解决这些问题，谷歌在2022年推出了Classifier-Free Guidance，无需显式...
classifier-free guidance跟classifier guidance一样,对原始diffusion的score函数ϵθ(zλ,c)进行了修改,使其能够被输入的条件引导,但没有使用显式的分类器。它的核心是引入了一个隐式的分类器pi(c|zλ),用它来模拟classifier guidance中的显式分类器的作用。
视频:[扩散模型条件生成——Classifier Guidance和Classifier-free Guidance原理解析-哔哩哔哩] 2、常用的条件生成方法 在diffusion里面,如何进行条件生成呢?我们不妨回忆一下在Stable Diffusion里面的一个常用做法。即在训练的时候。给神经网络输入一个条件。
Classifier-free Guidance的前世：Classifier Guidance 在扩散模型中引入额外信号引导模型的分类器引导（Classifier Guidance）方法，显著提升了生成效果。该方法通过一个经过训练的分类器提高目标类别的置信度来引导模型输出。尽管分类器引导效果显著，但在实际应用中存在困难，如构建适用于复杂描述的图片分类器与...