【扩散模型专题】DiffMorpher：Unleashing the Capability of Diffusion Models for Image Morphing

本文将对DiffMorpher: Unleashing the Capability of Diffusion Models for Image Morphing，这篇扩散模型应用算法进行讲解。参考资料如下：
[1]. DiffMorpher论文地址
[2]. DiffMorpher代码地址
[3]. [DiffMorpher项目主页]

一、研究背景

1. 图像变形（Image morphing）
   图像变形是一种图像变换技术，属于计算机视觉和图形学交叉领域的问题。它给定相似物体的两张图像和一组对应关键点（可选），生成一系列变形中间图像，这些中间图像插入两个输入图像之间，能让整个图像序列生成一个平滑过渡的视频。图像变形在深度学习中的数据增强、动画制作、照片编辑等领域有着广泛的应用。
2. 传统图像变形技术的局限性
   传统图像变形技术主要通过图像变形把两个图像的对应点对齐，然后进行颜色交融。但这种方式存在两个主要问题：
   1. 只在颜色空间操作，无法解释图像纹理和语义的变化；
   2. 生成的中间图像易出现伪影，效果不自然。经典方法无法创建超出给定输入的新内容，从而容易出现伪影。
3. 对抗模型（GAN）与扩散模型（Diffusion model）在图像变形问题中的比较
   在前几年，已有使用GAN来完成图像变形的研究。GAN中图像是由高维隐变量生成的，可以通过GAN反演把输入图像变为隐变量，再对隐变量进