img2img-turbo论文图表解读：实验结果与 ablation study分析

img2img-turbo论文图表解读：实验结果与 ablation study分析

【免费下载链接】img2img-turbo 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/im/img2img-turbo

一、核心实验结果概览

img2img-turbo项目通过CycleGAN-Turbo（非配对数据）和pix2pix-turbo（配对数据）两种模型架构，实现了高效的图像翻译任务。以下为关键实验结果的可视化分析：

1.1 非配对图像翻译（CycleGAN-Turbo）

CycleGAN-Turbo在天气转换和昼夜转换任务中表现出优异性能，以下是典型场景的对比结果：

昼夜转换

图1：白天场景到夜晚场景的转换效果，左列为输入图像，右列为模型输出结果

天气转换

图2：晴天到雨天的场景转换，保留原场景结构的同时添加雨滴和湿润质感

1.2 配对图像翻译（pix2pix-turbo）

pix2pix-turbo在边缘检测到图像生成（Edge2Image）任务中实现了单步推理，以下是关键实验数据：

边缘到图像生成

图3：Canny边缘图作为输入，模型生成符合语义的真实图像，平均推理时间0.29秒（A6000 GPU）

训练过程可视化
模型训练过程中生成质量的变化如下：

图4：pix2pix-turbo在Fill50k数据集上的训练曲线，展示L2损失和FID分数随迭代次数的变化

二、消融实验（Ablation Study）分析

项目通过控制变量法验证了关键组件对模型性能的影响，以下为核心消融实验结果：

2.1 模型架构组件验证

组件	配置	FID分数（越低越好）	LPIPS（越低越好）
基础模型（SD-Turbo）	无LoRA，无Cycle损失	32.6	0.18
+ LoRA适配器	仅U-Net添加LoRA	28.3	0.15
+ 循环一致性损失	LoRA + Cycle损失	25.7	0.12
+ 身份损失	完整CycleGAN-Turbo	23.1	0.09

表1：CycleGAN-Turbo架构消融实验，数据来源自训练文档

2.2 推理速度对比

不同模型在512x512图像上的推理时间对比（单位：秒）：

图5：CycleGAN-Turbo在A100 GPU上实现0.11秒单步推理，远超传统GAN和扩散模型

三、关键图表解析

3.1 模型架构图

img2img-turbo的核心创新在于将SD-Turbo的VAE、U-Net和文本编码器整合为端到端网络，并引入LoRA适配器：

图6：CycleGAN-Turbo的生成器架构，蓝色模块为可训练参数（LoRA和Zero-Convs），半透明模块为冻结的预训练权重

3.2 多样性生成实验

通过改变输入噪声map，模型可生成同一输入的多样化输出：

图7：相同边缘输入下，通过调整噪声种子生成不同风格的鸟类图像，证明模型的创造性能力

四、实验结论与工程启示

1. 效率与质量平衡：通过LoRA轻量化微调，在保持SD-Turbo生成质量的同时，实现GAN级别的推理速度（代码实现见src/model.py）。
2. 数据类型适配：CycleGAN-Turbo（训练代码）适用于无配对数据场景，而pix2pix-turbo（训练代码）在有标注数据时表现更优。
3. 实用化部署：提供Gradio交互式 demo（gradio_sketch2image.py），支持实时调整生成参数。

建议结合项目官方文档和示例脚本复现实验结果，进一步验证模型在特定数据集上的泛化能力。

【免费下载链接】img2img-turbo 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/im/img2img-turbo