微调图像条件扩散模型比你想象的更简单
原文中文,约2300字,阅读约需6分钟。发表于: 。本研究针对现有的扩散模型在单目深度估计中的高计算需求问题,通过揭示推理管道中的缺陷,提出了一种更高效的解决方案。研究显示,经过端到端微调后的单步模型在常见的零样本基准测试中表现优于其他扩散基础的深度和法线估计模型,并提出这种微调方法也适用于稳定扩散模型,挑战了以往研究的结论。
本研究提出了一种高效的解决方案,通过微调后的单步模型在零样本测试中表现优于其他深度和法线估计模型。研究还展示了扩散模型在光流和单目深度估计中的有效性,并提出了基于扩散的图像修复统一条件框架。此外,还介绍了扩散模型在图像恢复与增强中的应用,并提出了条件扩散蒸馏和PrimeDepth等方法。