一、扩散模型与DDPM 逆向过程 正向/扩散过程 模型训练 二、Guided Diffusion - 基于类别引导的扩散模型 基于条件的逆向过程 扩散模型结构改进 三、Semantic Guidence Diffusion - 更多的扩散引导形式(图片/文本) 文本引导 图片引导 混合引导 四、Classifier-Free Diffusion Guidence - 无分类器的扩散引导 五、GLIDE -...
最后,我们发现吧类的引导和上采样的扩散模型组合的效果很好,进一步在ImageNet 256x256提升到3.94,在ImageNet 512x512上提升到了3.85。我们代码发布在了GitHub - openai/guided-diffusion. 动机 生成模型仍然有很大的提升空间。 目前GAN效果最好,但是GAN训练困难,调参难度大,生成的图片多样性差,同时GAN的跨域使用难度...
Report 认为Diffusion效果会跟好。使用笑容实验获取structure。然后使用classifer进行引导。最终的结果是多样性和精确性都会好很多。 如何引导图像生成。 人为的控制整体的生成结果 Review 从噪声整体向上进行迭代。上边的这两个是semple阶段的整体效果。可以相互进行替换和置换。可以使用Score base进行求解和分析 Condition ge...
Guided Diffusion: 在利用扩散模型生成图片的过程中加入类别条件的引导,即在每一步逆向过程中用一个分类网络对生成结果进行分类,然后基于分类分数和目标类别之间的交叉熵损失计算梯度,用梯度引导下一步的采样,不需要重新训练扩散模型,在逆向时加入引导就能实现相应的生成效果。 带条件的逆向过程定义为: 带类别条件的逆向...
classifier guided diffusion model -回复 什么是分类器引导扩散模型(Classifier Guided Diffusion Model)? 分类器引导扩散模型(Classifier Guided Diffusion Model)是一种用于半监督学习任务的机器学习算法。它结合了分类器训练和扩散过程,通过引导信息扩散以提高模型的预测能力。 首先,我们需要了解半监督学习任务。在传统的...
视频地址:66、Classifier Guided Diffusion条件扩散模型论文与PyTorch代码详细解读 小清舍 粉丝:352文章:79 关注 多元高斯分布 评价生成模型的效果 两大目标:真实性quality 多样性:diversity 客观性评测目标1:Inception Score(简称IS) 基于Inception-V3模型的分类概率来评估生成照片的质量 ...
Guided Diffusion:在利用扩散模型生成图片的过程中加入类别条件的引导，即在每一步逆向过程中用一个分类网络对生成结果进行分类，然后基于分类分数和目标类别之间的交叉熵损失计算梯度，用梯度引导下一步的采样，不需要重新训练扩散模型，在逆向时加入引导就能实现相应的生成效果。带条件的逆向过程定义为：基于...
她与大家分享的主题是:“Dynamics-Guided Diffusion Model - 用于机械手设计的动力学指导扩散模型”,届时将向大家 介绍 她提出的一个数据驱动的算法框架 - Dynamics-Guided Diffusion Model,该框架用于为给定的manipulation任务生成manipulator设计。 Talk·信息 ...
加深Unet 能直接提高模型的性能,但也明显增加了模型的推理时间 更多的注意力头和少的通道也能提升模型的性能,在残差块中使用了 AdaGN 也能显著地改善 FID 指标。 4、分类器引导 4.1 生成过程 借鉴GANs,作者也在 diffusion model 中引入了分类器引导,在归一化层中加入了类别信息,并且使用分类器产生的梯度来引导...
不同于classifier guidance直接将text信息c加入noise prediction每一步进行引导,classifier-free方法直接将c作为先验输入模型。另外,部分text/label信息替换为空,以防止diffusion生成图像过程过度依赖于text/label信息。s表示替换的比例(比如,s=1时就完全不替换,s=0.5时表示替换一半为空序列,文中超参数是替换了20%为空序...