LBM 是什么？

LBM 是一種基于潛在空間橋匹配（Latent Bridge Matching）的圖像到圖像轉(zhuǎn)換方法。它能夠在單次推理步驟中實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的圖像轉(zhuǎn)換，達(dá)到與現(xiàn)有最先進(jìn)方法相當(dāng)?shù)男阅?。該方法的核心思想是將源圖像和目標(biāo)圖像編碼到潛在空間，并在它們之間構(gòu)建一個(gè)隨機(jī)路徑，通過(guò)隨機(jī)微分方程估計(jì)漂移，從而實(shí)現(xiàn)從源分布到目標(biāo)分布的轉(zhuǎn)換。

LBM方法的核心功能

• 圖像到圖像轉(zhuǎn)換：快速將源圖像轉(zhuǎn)換為目標(biāo)圖像，僅需單步推理。

• 物體重光照：根據(jù)背景光照調(diào)整前景物體的光照效果，增強(qiáng)圖像真實(shí)感。

• 物體移除：移除圖像中的物體及其陰影，保持背景自然。

• 圖像修復(fù)：將退化圖像轉(zhuǎn)換為高質(zhì)量圖像，修復(fù)損壞或噪聲。

• 深度和法線估計(jì)：將圖像轉(zhuǎn)換為深度圖或法線圖，適用于三維重建等任務(wù)。

• 可控光照和陰影生成：根據(jù)光照條件生成陰影或調(diào)整光照效果。

• 多任務(wù)通用性：適用于多種圖像處理任務(wù)，表現(xiàn)出良好的適應(yīng)性。

• 高效訓(xùn)練與推理：通過(guò)優(yōu)化策略降低內(nèi)存占用，提升訓(xùn)練和推理效率。

LBM方法特點(diǎn)

• 高效性：LBM 僅需單步推理即可完成圖像轉(zhuǎn)換，顯著提高了實(shí)時(shí)應(yīng)用的可行性。

• 靈活性：該方法適用于多種圖像轉(zhuǎn)換任務(wù)，包括物體移除、深度和表面法線估計(jì)、物體重光照以及陰影生成。

• 可擴(kuò)展性：LBM 能夠處理高分辨率圖像，并在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)出色。

LBM方法應(yīng)用

• 物體移除：LBM 可以移除圖像中的指定物體及其陰影，同時(shí)保持背景的自然性和一致性。

• 物體重光照：根據(jù)背景圖像或光照條件，對(duì)前景物體進(jìn)行重新光照，生成逼真的光照效果。

• 陰影生成：根據(jù)光照條件生成物體的陰影，增強(qiáng)圖像的真實(shí)感。

• 圖像修復(fù)：將退化圖像的分布轉(zhuǎn)換為清晰圖像的分布。

GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/gojasper/LBM

項(xiàng)目主頁(yè)：https://gojasper.github.io/latent-bridge-matching/