classifier-free-guidance-pytorch

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扩散模型要听文本的指挥，无分类器引导已是绕不开的标准做法。这个 PyTorch 库没有做成一条龙流水线，而是把引导机制拆成可插拔的组件。文本条件器能单独取 T5 或 OpenCLIP 的嵌入，也能像 eDiff-I 那样把两者拼起来，再通过 FiLM 或交叉注意力送进网络的隐藏层。最值得借鉴的是那个装饰器：包住现成的 nn.Module，前向传播时自动注入条件函数，推理时把 cond_scale 调过 1 就能开启引导。这样一来，研究者想给自研结构加文本控制，就不必从零手写条件注入的管道。它默认你自己能搞定训练循环，适合只要积木、不要整机的团队。