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 ：
  1. 在每一步去噪时，计算分类器对中间图像的条件概率梯度。
  2. 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。
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。