5. SDEdit: Guided Image Synthesis and Editing With Stochastic Differential Equations

  该文提出一种基于SDE扩散模型的引导图像生成和编辑方法。通过使用者在原图上给出一些引导，比如在图像上涂鸦或者增加一个图块，甚至可以不给定原图，直接纯手工绘制一个涂鸦作为输入，模型就能够根据输入的带有引导信息的图像生成对应的结果，如下图所示。

  生成的过程基本延续了SDE的方法，作者在正文中以VE-SDE为例介绍了扩散和采样的过程，在附录中给出了VP-SDE的介绍，二者本质上是一致的。首先，SDEdit对输入的图像$x^{(g)}$按照扩散的过程逐步添加噪声，得到干扰后的图像$x^{(g)}(t_0)$，然后再对$x^{(g)}(t_0)$按照逆SDE的过程进行逐步的去噪采样，最终得到生成结果$x(0)$。过程描述和算法流程如下图所示

  在SDE中，我们通常取$[0,1]$作为连续变量$t$的取值范围，扩散过程中$t:0\to 1$，生成过程中：过程中$t:1\to 0$。但在本文中，作者发现扩散过程的最终时间和生成过程的开始时间$t_0$不一定要取1，可以取$[0,1]$中间的任意一个值。并且随着$t_0$增大，生成结果更加真实，但与输入引导的一致性变得更差；反之，随着$t_0$减小，生成结果更加接近输入的引导图像，但结果不够真实，如下图所示
  经过实验，作者找到一个能够兼顾一致性和真实性的取值区间，$t_0\in [0.3,0.6]$。作者将SDEdit与其他基于GAN的图像生成和编辑算法进行了对比，结果表明SDEdit在多个数据集和多个指标上都超过了现有的最优的方法。