本文深入解析CVPR 2024頂會論文《Deterministic Image-to-Image Translation via Denoising Brownian Bridge Models with Dual Approximators》，揭示確定性圖像轉換的核心突破

一、問題背景：確定性圖像轉換的挑戰

在圖像轉換任務中（如超分辨率、醫學影像處理），?確定性輸出至關重要——相同輸入必須產生相同輸出。傳統方法面臨兩大困境：

1. ?擴散模型?：生成質量高但輸出隨機
   • SDE采樣器：產生多樣輸出（圖1a）
   • PF-ODE采樣器：輸出穩定但丟失細節（圖1b）
2. ?GAN模型?：輸出確定但質量受限
   • 常見模糊和偽影問題
   • 難以保持高頻細節

 

 

二、核心創新：雙逼近器布朗橋模型

2.1 布朗橋基礎原理

布