双重扩散隐式桥接：图像到图像转换新纪元（ICLR 2023）

双重扩散隐式桥接：图像到图像转换新纪元（ICLR 2023）

ddibDual Diffusion Implicit Bridges for Image-to-Image Translation. ICLR 2023.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/ddib

Dual Diffusion Implicit Bridges（DDIB）是一种创新的图像到图像翻译方法，由Xuan Su、Jiaming Song、Chenlin Meng和Stefano Ermon共同研发，并在ICLR 2023上发表。该项目打破了传统图像翻译模型依赖于源域和目标域联合训练的限制，提供了数据分离与隐私保护的新途径。

项目介绍

DDIB的核心是利用独立训练的两个扩散模型，一个用于源领域，另一个用于目标领域。该过程分为两步：首先通过源模型获取源图像的潜在编码，然后使用目标模型解码这些编码以构造目标图像。这一过程基于常微分方程（ODE），因此理论上是循环一致的，只是受限于ODE求解器的离散化误差。此外，DDIB被解释为从源到潜变量，再到目标的Schrödinger Bridge的串联，这是一种熵正则化的最优传输形式，为这种方法的有效性提供了解释。

项目技术分析

DDIB依托于先进的扩散模型，实现了无需对新领域对进行特定训练的灵活适应。它采用循环一致性验证其翻译效果，并且展示出优秀的样本质量以及跨领域转化的能力。在理论和实验层面上，DDIB都展示了优化的运输性质。

应用场景

无论是合成数据集还是高分辨率图像数据集，DDIB都能广泛应用于多种图像翻译任务。例如，在2D合成模型中，它可以轻松地在各种模式之间进行转换；在ImageNet上，它可以实现不同类别之间的图像转换，从而开启新的视觉表现可能性。

项目特点

1. 无配对训练：DDIB的独特之处在于它不需要源域和目标域的数据配对，增强了数据隐私。
2. 灵活性：一旦模型训练完成，DDIB可以轻松适应新的领域对，无需额外训练。
3. 理论基础：它的设计基于Schrödinger Bridge和最优传输理论，这为其性能提供了坚实的数学支持。
4. 易用性：项目提供了详细的安装和示例代码，方便用户快速上手和自定义实验。

为了体验DDIB的强大功能，您可以直接从项目仓库下载预训练模型或运行训练脚本。不论是简单的2D合成模型，还是复杂的ImageNet类别的转换，DDIB都能展现出出色的表现力。

总的来说，DDIB是图像到图像翻译领域的重大突破，为研究人员和开发者提供了全新的工具，以解决数据分离和隐私问题，同时也拓宽了图像处理的应用边界。无论您是研究者还是爱好者，我们都强烈推荐您尝试和探索这个开源项目。

ddibDual Diffusion Implicit Bridges for Image-to-Image Translation. ICLR 2023.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/dd/ddib