[Classifier-Guided] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

本文主要是介绍[Classifier-Guided] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、介绍

        针对diffusion models不如GAN的原因进行改进：

        1）充分探索网络结构

        2）在diversity和fidelity之间进行trade off

2、改进

        1）在采样步数更少的情况下，方差设置为固定值并非最优。需要将表示为网络预测的v

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                其中，和为逆过程的方差上下界。此时，网络的loss函数为

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        2）在模型大小不变的情况下，增加网络宽度

        3）增加注意力头的数目或者每个注意力头使用更少的channel数目（64）

        4）在32x32、16x16、8x8的分辨率下使用注意力机制

        5）用BigGAN残差模块进行上采样和下采样

        6）每个分辨率下包含两个残差模块，base_channel数目为128

        7）采用Adaptive Group Normalization（AdaGN）

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                其中h是每个残差模块的中间激活层，是时间和类别的embedding

                每个分辨率下包含两个残差模块，base_channel数目为128

3、Classifier Guidance

        1）分类器是UNet模型的下采样分支，在8x8的层后接一个attention pool

        2）分类器梯度的系数>1时，p(y|x)的分布更加sharp，fidelity↑，diverse↓

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4、upsampling diffusion models                

        1）生成低分辨率图像

        2）channel-wise并联低分辨率图像插值得到的高分辨率图像和网络输入，生成最终的图像

        3）兼顾precision和recall

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