基于带双近似器的去噪布朗桥模型实现确定性图像到图像翻译
计算机视觉与模式识别
2025-12-30 v1
摘要
图像到图像 (I2I) 翻译涉及将图像从一个领域转换为另一个领域.确定性 I2I 翻译，如图像超分辨率,扩展了这一概念,通过保证每个输入生成一致且可预测的输出,与真实值 (GT) 高度吻合.本文提出一种去噪布朗桥模型,其包含双近似器 (Dual-approx Bridge),这是一种新型生成模型,利用布朗桥动力学和两个神经网络近似器（一个用于正向过程，一个用于逆向过程）以产生在 I2I 翻译中几乎无方差且高质量的输出.我们的广泛实验在包括图像生成和超分辨率在内的基准数据集上,表明 Dual-approx Bridge 在图像质量和对 GT 的忠实度方面优于两类随机和确定性基线.项目页面和代码:https://github.com/bohan95/dual-app-bridge
引用
@article{arxiv.2512.23463,
title = {Deterministic Image-to-Image Translation via Denoising Brownian Bridge Models with Dual Approximators},
author = {Bohan Xiao and Peiyong Wang and Qisheng He and Ming Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.23463},
year = {2025}
}
备注
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