扩散模型中三种加入条件的方式:Vanilla Guidance,Classifier Guidance 以及 Classifier-Free Guidance
扩散模型主要包括两个过程:前向扩散
过程和反向去噪
过程。前向过程逐渐给数据添加噪声,直到数据变成纯噪声;反向过程则是学习如何从噪声中逐步恢复出原始数据。在生成过程中,模型从一个随机噪声开始,通过多次迭代去噪,最终生成有意义的数据,比如图像。这时候,如果需要生成特定类别的数据,比如生成猫的图像而不是狗的,就需要加入条件引导,控制生成的方向。这就是条件扩散模型的作用。
Vanilla Guidance、Classifier Guidance和Classifier-Free Guidance,是在反向过程中如何利用条件信息的不同策略:
- Vanilla Guidance: 指的是最基本的条件加入方式,也就是在模型训练时直接将条件信息(比如类别标签,时间标签)作为输入的一部分。例如,在UNet的结构中,除了输入噪声图像和时间步信息外,还会将条件向量拼接或嵌入到网络中,让模型在训练时学会根据条件生成对应的图像。这种方法可能的问题是需要大量带标签的数据,并且在推理时可以通过替换不同的条件来生成不同类别的图像。不过,可能控制的效果有限,或者需要更多的调整。
- Classifier Guidance :这个方法是需要预训练一个分类器,在反向过程中利用分类器的梯度来调整生成的方向,使得生成的图像符合给定的条件。具体来说,在每一步去噪的时候,不仅根据扩散模型的预测去噪,还会计算分类器对当前中间图像的梯度,将梯度信息加入到噪声预测中,从而使得生成的图像在分类器看来属于目标类别。这种方法的好处是不需要在扩散模型本身中加入条件,而是通过外部分类器来引导生成,可能更加灵活。不过缺点是需要额外训练分类器,并且分类器需要在带噪声的数据上进行训练,因为扩散过程的中间结果是有噪声的,可能影响分类器的准确性。
- Classifier-Free Guidance :不需要单独的分类器,而是通过训练时的条件和非条件生成来隐式地引导生成方向。具体来说,可能是在训练时随机地忽略条件信息(比如以一定概率将条件置空),让模型同时学习有条件生成和无条件生成。在推理时,通过调整条件和非条件预测的权重,来增强条件的影响。比如,将条件预测的结果和无条件预测的结果进行线性组合,从而在不需要外部分类器的情况下实现更强的条件控制。这种方法结合了两者的优点,既不需要额外的分类器,又能有效利用条件信息,但可能需要更大的模型或更复杂的训练策略。
举个例子,假设我要生成一个带有“猫”标签的图像。
Vanilla Guidance在训练时将“猫”的标签编码后输入到模型中,让模型在生成过程中始终考虑这个条件。
Classifier Guidance则是在生成过程中,每一步都使用一个已经训练好的猫分类器,对中间图像计算梯度,调整生成方向。
而Classifier-Free Guidance则是在训练时,有时告诉模型生成猫,有时不告诉任何条件,然后在推理时通过调整条件和非条件的权重来加强条件的影响,比如让条件预测的权重更大,从而生成更符合要求的猫的图像。
总结:
- Vanilla Guidance:在模型训练时将条件信息作为输入,直接训练条件生成模型。生成时通过输入不同的条件来控制输出。但可能缺乏对条件的强引导,导致控制不够精准。
- Classifier Guidance:在反向过程中使用预训练的分类器梯度来调整生成方向,强化条件信号。需要额外训练分类器,并且分类器需要适应带噪声的输入,但能够更精确地控制生成结果。
- Classifier-Free Guidance:在训练时同时学习有条件和无条件生成,推理时通过组合两者的预测来增强条件效果。不需要外部分类器,通过模型自身的条件和非条件预测差异来引导生成,灵活性高,效果较好,但训练时需要更多的策略(如随机丢弃条件)。
1. Vanilla Guidance(朴素引导)
- 核心思想:在训练时直接将条件信息(如类别标签、文本描述)作为模型输入的一部分,通过端到端学习条件生成。
- 实现方式:
- 条件信息(如类别嵌入或文本编码)通过拼接、相加或多层感知机(MLP)注入到模型的每一层(如UNet的残差块中)。
- 模型直接学习基于条件的噪声预测,无需额外引导机制。
- 优点:
- 实现简单,直接融入模型结构。
- 推理时通过替换条件输入灵活控制生成内容。
- 缺点:
- 条件控制较弱,尤其在复杂任务(如细粒度文本生成图像)中可能生成与条件无关的结果。
- 依赖大量带标注数据,且条件信息可能未被充分建模。
- 典型应用:早期的条件扩散模型(如DDPM的类别条件生成)。
2. Classifier Guidance(分类器引导)
- 核心思想:利用预训练的分类器梯度,在反向去噪过程中调整生成方向,使输出符合目标条件。
- 实现方式:
- 训练阶段:扩散模型可无条件训练,同时额外训练一个噪声鲁棒的分类器(适应各时间步的噪声数据)。
- 推理阶段:
- 在每一步去噪时,计算分类器对中间图像的条件概率梯度。
- 将梯度信息加权后注入噪声预测:
ϵ θ ( x t , t ) → ϵ θ ( x t , t ) + s ⋅ ∇ x t log p ϕ ( y ∣ x t ) \epsilon_\theta(x_t, t) \rightarrow \epsilon_\theta(x_t, t) + s \cdot \nabla_{x_t} \log p_\phi(y \mid x_t) ϵθ(xt,t)→ϵθ(xt,t)+s⋅∇xtlogpϕ(y∣xt)
其中, s s s 为引导尺度,控制条件强度。
- 优点:
- 通过梯度调整实现精准条件控制,生成质量高。
- 扩散模型与分类器解耦,可复用预训练分类器。
- 缺点:
- 需额外训练噪声适应的分类器,增加训练成本。
- 分类器在强噪声下可能失效,影响引导效果。
- 典型应用:OpenAI的Guided Diffusion(2021)。
3. Classifier-Free Guidance(无分类器引导)
- 核心思想:隐式学习条件与无条件生成的差异,通过混合预测结果增强条件控制,无需外部分类器。
- 实现方式:
- 训练阶段:
- 随机以概率 p p p 丢弃条件(替换为空白标识),使模型同时学习条件生成( p ( y ∣ x ) p(y \mid x) p(y∣x))和无条件生成( p ( x ) p(x) p(x))。
- 例如,在文本到图像任务中,以一定概率将文本描述替换为空字符串。
- 推理阶段:
- 混合条件预测 ϵ θ ( x t , t , y ) \epsilon_\theta(x_t, t, y) ϵθ(xt,t,y) 和无条件预测 ϵ θ ( x t , t , ∅ ) \epsilon_\theta(x_t, t, \emptyset) ϵθ(xt,t,∅):
ϵ guided = ϵ θ ( x t , t , ∅ ) + s ⋅ ( ϵ θ ( x t , t , y ) − ϵ θ ( x t , t , ∅ ) ) \epsilon_\text{guided} = \epsilon_\theta(x_t, t, \emptyset) + s \cdot (\epsilon_\theta(x_t, t, y) - \epsilon_\theta(x_t, t, \emptyset)) ϵguided=ϵθ(xt,t,∅)+s⋅(ϵθ(xt,t,y)−ϵθ(xt,t,∅))
其中, s > 1 s > 1 s>1 时增强条件效应, s = 1 s=1 s=1 退化为普通条件生成。
- 混合条件预测 ϵ θ ( x t , t , y ) \epsilon_\theta(x_t, t, y) ϵθ(xt,t,y) 和无条件预测 ϵ θ ( x t , t , ∅ ) \epsilon_\theta(x_t, t, \emptyset) ϵθ(xt,t,∅):
- 训练阶段:
- 优点:
- 无需外部分类器,简化训练流程。
- 通过调整引导尺度 s s s 灵活平衡生成质量与多样性。
- 缺点:
- 训练时需同时建模条件与无条件生成,可能增加模型容量需求。
- 条件丢弃概率需调优,否则影响收敛稳定性。
- 典型应用:Stable Diffusion、DALL·E 2等主流文本到图像模型。
对比总结
特性 | Vanilla Guidance | Classifier Guidance | Classifier-Free Guidance |
---|---|---|---|
是否需要分类器 | 否 | 是(噪声适应) | 否 |
训练复杂度 | 低(端到端条件训练) | 中(需训练分类器) | 中(条件随机丢弃策略) |
推理灵活性 | 低(直接替换条件) | 中(依赖分类器) | 高(通过 s s s 调节控制强度) |
生成质量与条件控制 | 一般 | 高(依赖分类器质量) | 高(自适应调节) |
典型场景 | 简单条件生成 | 高精度条件生成(需分类器可靠) | 复杂条件生成(如文本到图像) |
选择建议
- 数据充足且条件简单:Vanilla Guidance足够高效。
- 需高精度控制且分类器可靠:Classifier Guidance适合特定领域(如医学图像生成)。
- 通用复杂条件生成:Classifier-Free Guidance更优,已成为当前主流(如Stable Diffusion)。
通过理解这三种方法的差异,可根据具体任务需求选择最适合的条件引导策略。
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