通过应用扩散模型，我们比较了两种条件性扩散模型 (Classifier-Guidance 和 Classifier-Free) 在处理前景图像的亮度和颜色调整，从而达到与背景无缝融合的视觉效果，提出了一种新的图像和谐化方法。

Jun, 2023

我们提出了一个新颖的 Painterly Harmonization stable Diffusion model (PHDiffusion)，通过自适应编码器和双编码器融合模块，实现了更好地插入摄影物体到绘画中并获得艺术上一致的复合图像，能更充分地风格化前景并同时保留更细的内容。

Aug, 2023

本文提出了一种基于条件扩散模型的统一框架，用于图像到图像的转换，并在四个具有挑战性的图像到图像任务中测试了这个框架，即上色，修复，裁剪和 JPEG 恢复。我们的简单实现超越了所有任务上的强 GAN 和回归基线，无需任务特定的超参数调整，架构定制或需要任何辅助丢失或先进的新技术。我们揭示了扩散目标中 L2 与 L1 损失的影响，并通过实证研究证明了自我关注在神经结构中的重要性。重要的是，我们提倡一个基于 ImageNet 的统一评估协议，具有人工评估和样本质量得分（FID，Inception Score，预训练 ResNet-50 的分类准确度和与原始图像的感知距离），我们期望这个标准化的评估协议在推进图像到图像翻译研究方面起到作用。最后，我们展示了一个通用的，多任务扩散模型的执行效果与任务特定的专家模型相当或更好。

Nov, 2021

通过在预训练的自编码器的潜在空间中应用扩散模型，引入交叉注意力层到模型体系结构中，以更少的计算要求取得接近最优的性能，实现高分辨率合成，缩小像素级 DMs 对计算资源的需求。

Dec, 2021

本研究介绍了一种基于文本的图像编辑方法，利用最新的扩散模型对一些基于文本主题的地方图像进行编辑，通过结合扩散模型的速度和 Blended Diffusion，提高了编辑的效率，并通过优化方法来解决扩散模型无法完美重建图像的问题，实现了比当前方法更高的精度和速度

Jun, 2022

该研究将 LDM 范例应用于高分辨率视频生成中，利用图像生成器实现视频生成，利用时间维度对视频超分辨率模型进行精细调整，验证其在真实驾驶视频上的表现，且可将 LDM 应用于文本到视频模型中。

Apr, 2023

本研究旨在提高扩散模型在逼真图像修复中的适用性，特别是在网络架构、噪声水平、降噪步骤、训练图像大小和优化器 / 调度器等多个方面进行改进。我们展示了调节这些超参数可以在失真和感知得分上实现更好的性能，并提出了基于 U-Net 的潜在扩散模型。与以前的潜在扩散模型相比，我们提出的 U-Net 压缩策略更稳定，而且不依赖敌对性优化就能恢复高度准确的图像。我们的模型 Refusion 能够处理大尺寸图像，包括真实世界的阴影去除、HR 不均匀去雾、立体超分辨率和景深效果转换，并在 NTIRE 2023 图像阴影去除挑战赛中获得最佳感知性能和第二名。

Apr, 2023

提出一种新颖的图像编辑技术，可以在单幅图像上进行三维操作，如物体旋转和平移。通过使用在广泛的文本 - 图像对上训练的强大图像扩散模型，实现了生成具有大视角变换、高外观和形状一致性的高质量三维感知图像编辑，突破了单幅图像三维感知编辑的可能性的局限。

Mar, 2024

提供了高效的无需训练的画家式图像协调（PIH）方法，称为 FreePIH，仅利用预训练的扩散模型实现最先进的协调结果。通过将降噪过程作为插件模块应用于前景图像的风格转移，以直接基于降噪实现协调，结合多尺度特征来保证协调图像的忠实度，并提高生成质量。

Nov, 2023

为满足多种 XR 设备的需求，我们介绍了一种名为 StereoDiffusion 的方法，该方法与传统的修复流程不同，无需训练即可轻松使用，并与原始的 Stable Diffusion 模型完美集成。我们的方法通过修改潜变量，能够快速生成立体图像对，无需微调模型权重或对图像进行后处理。使用原始输入生成左图像并为其估计视差图，我们通过 Stereo Pixel Shift 操作生成右图像的潜向量，同时辅以 Symmetric Pixel Shift Masking Denoise 和 Self-Attention Layers Modification 方法，将右图像与左图像对齐。此外，我们提出的方法在整个立体生成过程中保持了高水平的图像质量，在各种定量评估中取得了最先进的成绩。

Mar, 2024