面向无配对图像到图像翻译的正则化分布匹配蒸馏
计算机视觉与模式识别
2024-06-24 v1 机器学习
摘要
扩散蒸馏方法旨在将扩散模型压缩为高效的单步生成器，同时保持生成质量。在此类方法中，分布匹配蒸馏(Distribution Matching Distillation, DMD)提供了适用于训练通用形式单步生成器的框架，适用于除无条件生成之外的其他场景。本文引入其修改形式，即正则化分布匹配蒸馏(Regularized Distribution Matching Distillation)，用于解决无配对图像到图像(I2I)问题。在将其应用于多个翻译任务上的实验表明，其性能与多步扩散基线相当或更好，包括二维示例和不同图像数据集之间的I2I转换。
引用
@article{arxiv.2406.14762,
title = {Regularized Distribution Matching Distillation for One-step Unpaired Image-to-Image Translation},
author = {Denis Rakitin and Ivan Shchekotov and Dmitry Vetrov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.14762},
year = {2024}
}