条件扩散模型中，学习的条件概率p(x|y),y可以既包括分类标签又包括连续向量（比如像素点）吗？
2023-05-11 阅读 51
是的，条件扩散模型中的条件概率 $p(x|y)$ 可以同时考虑分类标签和连续向量。在这种情况下，可以将 $y$ 分为两部分，一部分是分类标签，另一部分是连续向量。然后可以使用不同的方法来建模这两部分的条件概率。对于分类标签，可以使用 softmax 函数来建模，对于连续向量，可以使用高斯分布或其他分布来建模。最终，可以将两部分的概率乘起来，得到总的条件概率 $p(x|y)$。
更新于 2023年05月12日
