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[2025CVPR]确定性图像转换新突破:双逼近器布朗桥模型(Dual-approx Bridge)技术详解

本文深入解析CVPR 2024顶会论文《Deterministic Image-to-Image Translation via Denoising Brownian Bridge Models with Dual Approximators》,揭示确定性图像转换的核心突破

一、问题背景:确定性图像转换的挑战

在图像转换任务中(如超分辨率、医学影像处理),​确定性输出至关重要——相同输入必须产生相同输出。传统方法面临两大困境:

  1. 扩散模型​:生成质量高但输出随机
    • SDE采样器:产生多样输出(图1a)
    • PF-ODE采样器:输出稳定但丢失细节(图1b)
  2. GAN模型​:输出确定但质量受限
    • 常见模糊和伪影问题
    • 难以保持高频细节

 

 

二、核心创新:双逼近器布朗桥模型

2.1 布朗桥基础原理

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