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用Diffusion Models实现image-to-image转换

 Diffusion Models专栏文章汇总:入门与实战

前言:diffusion models诞生到现在,很多论文热衷于把diffusion models带到自己的领域用于生成,也有不少人醉心于用各种奇技淫巧优化采样过程,以改善diffusion models致命的缺点:生成速度太慢。而Palette的诞生意义不亚于pix2pix GANs、cycleGANs,能够实现图像着色、图像修复、图像剪裁恢复、图像解压缩(超分)等等任务。我们第一次发现,原来diffusion models不仅仅能用于生成,还能有这么多有趣的应用!

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启发:Pix2Pix GANs

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