什么是CFG 值？

理解无分类器指引（Classifier-Free Guidance - CFG）概念之前，需要先谈谈它的前身 - 分类器指引（classifier guidance）。

分类器指引（Classifier guidance）

分类器指引是将图像标签纳入扩散模型的一种方式。你可以使用标签来指导扩散过程。例如，标签 "猫" 引导反向扩散过程，生成猫的照片。

无分类器指引（Classifier-free guidance）

尽管分类器指引取得了破纪录的表现，但它需要一个额外的模型来提供这种指引，这给训练带来了一些困难。无分类器指引，一种实现 "不实用分类器的分类指引" 的方法。他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引，而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型（conditional diffusion model），把分类器部分作为噪声预测器 U-Net 的条件，实现了图像生成中所谓的 "无分类器"（即没有单独的图像分类器）指导。

CFG 值

现在我们有一个可调节的无分类扩散过程，我们如何控制应该遵循多少指引？

无分类指引（CFG）尺度是一个控制文本提示对扩散过程的影响程度的值。当它被设置为 0 时，图像生成是无条件的（也就是说，提示会被忽略）。