中科院等万字详解：最前沿图像扩散模型综述

中国科学院、Adobe及苹果公司的专家携手发布了一份深度综述，聚焦图像编辑的最新扩散模型技术。这篇26页的报告涵盖了1.5万多字和297篇文献，为该领域的研究者提供了一个全面的指南。文中提出新的benchmark，助力评估模型性能。

文章详述了扩散模型在图像编辑中的应用，包括学习策略、输入条件等多个维度的分类。作者将图像编辑任务分为语义编辑（内容和叙述变化）、风格编辑（视觉风格转换）和结构编辑（元素布局变化）三大类。他们还探讨了10种输入条件和12种常见编辑类型。

在实现方式上，文章介绍了基于训练、测试时微调和无需训练微调的方法。基于训练的方法以其稳定性和可靠性受到关注，而免训练方法则因其快速和低成本优势脱颖而出。此外，作者提出的新测试基准EditEval，包含50张高质图像，能评估7种编辑任务的性能。

尽管已取得显著进展，作者也指出了未来挑战，如减少推理步骤、提高模型效率、处理复杂对象结构编辑、光照和阴影编辑，以及增强模型泛化性和建立可靠评估指标。论文和资源库可在提供的链接中获取，为研究者提供了宝贵的参考资料。

本文来源： 量子位【阅读原文】