SDEdit：基于扩散模型的图像生成与编辑技术详解
SDEdit：基于扩散模型的图像生成与编辑技术详解
SDEdit是一种基于扩散模型的图像生成和编辑方法，通过在原图上添加引导信息（如涂鸦、图块）来生成或编辑图像。该方法基于随机微分方程（SDE），通过逐步添加噪声和去噪过程实现图像的生成和编辑。
SDEdit的基本原理
SDEdit允许用户通过在原图上涂鸦或增加图块等方式提供引导信息，模型能够根据这些信息生成相应的图像结果。即使不提供原图，用户也可以直接绘制涂鸦作为输入，模型同样能够生成对应的结果。
技术细节
SDEdit的生成过程基本延续了SDE的方法。以VE-SDE为例，模型首先对输入的带有引导信息的图像$x^{(g)}$逐步添加噪声，得到干扰后的图像$x^{(g)}(t_0)$。然后，模型对$x^{(g)}(t_0)$进行逆SDE过程的逐步去噪采样，最终得到生成结果$x(0)$。
在SDE中，通常取$[0,1]$作为连续变量$t$的取值范围，扩散过程中$t:0\rightarrow1$，生成过程中$t:1\rightarrow0$。但研究发现，扩散过程的最终时间和生成过程的开始时间$t_0$不一定要取1，可以取$[0,1]$中间的任意一个值。随着$t_0$增大，生成结果更加真实，但与输入引导的一致性变得更差；反之，随着$t_0$减小，生成结果更加接近输入的引导图像，但结果不够真实。
经过实验，研究者发现$t_0\in[0.3,0.6]$能够较好地平衡一致性和真实性。
实验结果
研究者将SDEdit与其他基于GAN的图像生成和编辑算法进行了对比，结果显示SDEdit在多个数据集和多个指标上都超过了现有的最优方法。
总结
SDEdit作为一种基于扩散模型的图像生成和编辑方法，通过引入引导信息的方式，为图像编辑提供了新的思路。其基于SDE的扩散和采样过程，能够在保持生成图像真实性的基础上，实现与用户引导信息的高度一致性。这一方法在多个实验中展现出了优越的性能，为未来的图像生成和编辑技术提供了新的发展方向。