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cycle-diffusion

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零样本图像翻译与无配对图片转换的扩散模型方法

该项目展示了如何正规化扩散模型中的随机种子，并实现零样本图像到图像翻译和指导。CycleDiffusion方法无需配对图像，利用稳定扩散等模型实现图像翻译。项目还提供详细的安装和使用指南，包括依赖项、预训练模型和评估数据等内容，通过这些工具可提高生成图像的质量和一致性。

CycleDiffusion扩散模型零样本图像编辑HuggingFacePyTorchGithub开源项目
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项目介绍：Cycle-Diffusion

项目概述

Cycle-Diffusion项目由卡内基梅隆大学的陈亨利·吴（Chen Henry Wu）和费尔南多·德拉托雷（Fernando De la Torre）共同开发，主要关注于统一扩散模型的潜在空间以及其在零样图像编辑和引导方面的应用。Cycle-Diffusion是一种简单而强大的方法，能在不需要事先训练的情况下实现图像到图像的翻译，同时支持在两个相关领域上训练的传统未配对图像转化。

项目特色

  1. 零样图像到图像翻译：利用诸如Stable Diffusion这样的文本到图像扩散模型，无需针对特定任务进行训练即可将一种图像转换为另一个领域的图像。

  2. 传统未配对图像到图像翻译：基于扩散模型在相关领域的训练，支持将未配对的图像进行转换。

原理

Cycle-Diffusion认为扩散模型中的随机性如同魔法，通过定义和推导，可以确定和推断这种“随机种子”。这一推导不仅基于定义，还可以产生惊人的后果，通过调整随机性的方式，模型能够在图像分布间生成差异最小的图像。

技术实现与使用

  • 依赖项安装：需要创建Python环境、安装PyTorch以及其他必备库，包括taming-transformers和wandb等。

  • 预训练扩散模型：项目中使用了Stable Diffusion、潜在扩散模型（LDM）及其他模型，以实现图像生成和转换。

  • 使用说明：

    • 零样图像到图像翻译：提供了不同的预训练模型和对应的运行脚本，支持在无训练样本情况下实现从文本到图像的快速转换。
    • 自定义使用：用户可以根据需求修改JSON文件，添加自己的图像路径及文本对，也可以调节参数以获得最佳效果。
    • 未配对图像到图像翻译：提供了基于不同领域的多个扩散模型的详细运行方法。

项目的社会影响

Cycle-Diffusion的模型和方法可以在不依赖大量标记数据的情况下实现高效的图像转换，这不仅在计算机视觉研究中具有深远意义，也为实际应用提供了可能性。

许可证

Cycle-Diffusion采用X11许可证，该许可与MIT许可证相似，但额外包含一条限制，禁止在未经书面许可的情况下，以广告或宣传用途使用版权持有者（即卡内基梅隆大学）的名称。

联系方式

对于项目代码的任何疑问，可以通过GitHub上的Issue系统进行提交和讨论。如果对方法有兴趣讨论或需要更多信息，可以联系开发人员陈亨利·吴，详情请访问他的个人网站。

通过Cycle-Diffusion，人们可以在无需大量先验数据的情况下，实现高效且准确的图像到图像的转换及编辑，极大地拓展了扩散模型的应用空间。

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