DiffuseIT: 基于解耦风格和内容表示的扩散图像翻译

DiffuseIT: 基于解耦风格和内容表示的扩散图像翻译

DiffuseIT Official repository of "Diffusion-based Image Translation using Disentangled Style and Content Representation" ( ICLR 2023 ) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffuseIT

1. 项目基础介绍及主要编程语言

DiffuseIT 是一个开源项目，专注于使用解耦的风格和内容表示进行基于扩散的图像翻译。该项目旨在通过先进的机器学习技术，实现图像风格的转换，同时保持图像内容的完整性。主要编程语言为 Python。

2. 项目的核心功能

DiffuseIT 的核心功能包括：

• 图像风格转换：项目利用扩散模型，将输入图像转换为目标风格，同时保留原始图像的内容。
• 文本引导的图像翻译：通过文本描述来引导图像翻译过程，实现根据文本描述生成相应风格的图像。
• 图像引导的图像翻译：使用另一张图像作为参考，生成与参考图像风格相似的输出图像。
• 预训练模型支持：项目支持使用预训练的扩散模型和ArcFace模型，以优化图像翻译的性能。

3. 项目最近更新的功能

项目最近更新的功能包括：

• 噪声增强：通过增加噪声增强选项，提高模型对不同风格图像的适应能力。
• 对比度损失的正则化：进一步优化内容正则化，当CLIP损失极低时，通过激活--regularize_content选项来增强内容正则化。
• 使用RGB正则化损失重启过程：通过激活--use_range_restart选项，使用RGB正则化损失重启整个翻译过程，以获得更好的翻译效果。
• 逐步增加对比损失：通过激活--use_prog_contrast选项，逐步增加对比损失，进一步优化图像翻译质量。
• 内存优化：通过使用单个CLIP模型（例如--clip_models 'ViT-B/32'），减少内存占用，提高计算效率。

通过这些更新，DiffuseIT 进一步提升了图像翻译的准确性和灵活性，为用户提供了更丰富的图像风格转换体验。

DiffuseIT Official repository of "Diffusion-based Image Translation using Disentangled Style and Content Representation" ( ICLR 2023 ) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiffuseIT