Alapfogalmak
Diffusionsmodelle haben sich als leistungsfähiges Werkzeug für verschiedene Bildgenerierungs- und Bearbeitungsaufgaben erwiesen und ermöglichen die Synthese von Bildinhalt auf unbedingte oder eingabebedingte Weise.
Kivonat
Diese Studie bietet einen umfassenden Überblick über bestehende Methoden, die Diffusionsmodelle für die Bildbearbeitung verwenden. Sie untersucht die theoretischen und praktischen Aspekte dieses Forschungsfelds eingehend.
Die Methoden werden aus mehreren Perspektiven analysiert und kategorisiert, einschließlich der Lernstrategien, der Eingabebedingungen und der vielfältigen Bearbeitungsaufgaben, die damit erreicht werden können. Besondere Aufmerksamkeit wird auf Bildinmaling und Bildausweitung gelegt, wobei sowohl frühere traditionelle kontextgesteuerte als auch aktuelle multimodale bedingte Methoden untersucht werden.
Um die Leistung textgesteuerter Bildbearbeitungsalgorithmen weiter zu bewerten, wird ein systematischer Benchmark namens EditEval vorgeschlagen, der eine innovative Metrik, den LMM-Score, verwendet. Schließlich werden aktuelle Einschränkungen aufgezeigt und mögliche zukünftige Forschungsrichtungen skizziert.
Statisztikák
Diffusionsmodelle können schrittweise Rauschen zu Bildern hinzufügen und dann den Prozess umkehren, um gewünschte Daten zu erzeugen, die der Quelldatenverteilung entsprechen.
Die Optimierungsstrategie zur Steuerung der Rückwärtsdiffusion beim Erlernen des Vorwärtsprozesses beinhaltet die Minimierung der Kullback-Leibler-Divergenz zwischen den Verteilungen der Vorwärts- und Rückwärtssequenzen.
Idézetek
"Diffusionsmodelle haben sich als leistungsfähiges Werkzeug für verschiedene Bildgenerierungs- und Bearbeitungsaufgaben erwiesen und ermöglichen die Synthese von Bildinhalt auf unbedingte oder eingabebedingte Weise."
"Die Optimierungsstrategie zur Steuerung der Rückwärtsdiffusion beim Erlernen des Vorwärtsprozesses beinhaltet die Minimierung der Kullback-Leibler-Divergenz zwischen den Verteilungen der Vorwärts- und Rückwärtssequenzen."