图像翻译image translation主流模型有哪些?

Question

我刚刚接触计算机视觉(CV)领域中图像生成的算法. 之前有过图像分类和目标检测的经验.

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由于任务需要, 我主要学习的是 图像翻译(image translation), 也就是image2image方面的任务.

依次学习了GAN, CGAN, pix2pix还有cycleGAN. 但是这些文章都是2017以前的文章, 目前有没有比较主流的模型可以解决图像翻译(image translation)问题的? 我的任务需要注重图像细节、纹理. 所以pix2pix效果应该会更好些(猜的，因为数据集是成对的，而且判别器用了patchGAN), 有没有类似这种主流的，对细节处理到位的模型。(我不需要多域，我这里的任务两域就ok，所以像starGAN这种就别推荐了)

此外我还想问一下, DDPM和Diffusion模型是不是基本取代GAN模型了? 有没有基于这俩者的图像翻译模型。

Answer 1

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### 问题解答:

1. 当前主流的图像翻译模型：

目前在图像翻译领域，除了之前提到的GAN、CGAN、pix2pix和cycleGAN之外，一个比较主流的模型是 SPADE（Semantic Image Synthesis with Spatially-Adaptive Normalization）。SPADE 模型专注于细节和纹理处理，并且在处理成对数据集时能够取得很好的效果。SPADE 模型利用了条件实例归一化（Conditional Instance Normalization）来生成更加真实和清晰的图像。 案例： 你可以参考 SPADE 模型在 GitHub 上的开源实现代码。

2. DDPM 和 Diffusion 模型在图像翻译中的应用：

在最近的研究中，的确有一些模型基于DDPM（Denosing Diffusion Probabilistic Model）和 Diffusion Model 来进行图像翻译或合成任务。这些模型通过建模像素级别的噪声分布来实现高质量的图像生成。虽然这些模型在一些任务上表现出色，但它们并没有完全取代GAN模型。 目前主要基于 DDPM 和 Diffusion 模型的图像生成模型包括 DALL-E 和 Diffusion Models。其中，DALL-E 是由 OpenAI 发布的图像生成模型，可以生成与输入文本相关联的图像，而 Diffusion Models 则专注于生成高保真度的图像。 如果你的任务对细节处理要求非常高，你可以探索一下基于 DDPM 和 Diffusion 模型的图像翻译模型，看看是否适合你的需求。 希望以上回答能对你有所帮助。如果有任何疑问，请随时提出。