单步双向无配对图像翻译：基于隐式桥梁一致性蒸馏
计算机视觉与模式识别
2025-03-20 v1
摘要
自 CycleGAN 提出后，无配对图像到图像翻译取得了显著进展。然而，基于扩散模型或 Schrödinger 桥梁的方法尚未在实际应用中广泛采用，原因在于其迭代抽样过程。为此，我们提出了一种新框架——隐式桥梁一致性蒸馏（IBCD），实现单步双向无配对翻译，且无需对抗损失。IBCD 通过使用连接分布之间 PF-ODE 轨迹的扩散隐式桥梁模型，扩展了一致性蒸馏方法。此外，我们引入了两个关键改进：1）一致性蒸馏的分布匹配 2）基于蒸馏难度的自适应加权方法。实验结果表明，IBCD 在基准数据集上以单次生成步骤实现了最先进的性能。项目页面可访问于 https://hyn2028.github.io/project_page/IBCD/index.html
引用
@article{arxiv.2503.15056,
title = {Single-Step Bidirectional Unpaired Image Translation Using Implicit Bridge Consistency Distillation},
author = {Suhyeon Lee and Kwanyoung Kim and Jong Chul Ye},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.15056},
year = {2025}
}
备注
25 pages, 16 figures