LBM 是什么？

LBM 是一種基于潛在空間橋匹配（Latent Bridge Matching）的圖像到圖像轉換方法。它能夠在單次推理步驟中實現高質量的圖像轉換，達到與現有最先進方法相當的性能。該方法的核心思想是將源圖像和目標圖像編碼到潛在空間，并在它們之間構建一個隨機路徑，通過隨機微分方程估計漂移，從而實現從源分布到目標分布的轉換。

LBM方法的核心功能

• 圖像到圖像轉換：快速將源圖像轉換為目標圖像，僅需單步推理。

• 物體重光照：根據背景光照調整前景物體的光照效果，增強圖像真實感。

• 物體移除：移除圖像中的物體及其陰影，保持背景自然。

• 圖像修復：將退化圖像轉換為高質量圖像，修復損壞或噪聲。

• 深度和法線估計：將圖像轉換為深度圖或法線圖，適用于三維重建等任務。

• 可控光照和陰影生成：根據光照條件生成陰影或調整光照效果。

• 多任務通用性：適用于多種圖像處理任務，表現出良好的適應性。

• 高效訓練與推理：通過優化策略降低內存占用，提升訓練和推理效率。

LBM方法特點

• 高效性：LBM 僅需單步推理即可完成圖像轉換，顯著提高了實時應用的可行性。

• 靈活性：該方法適用于多種圖像轉換任務，包括物體移除、深度和表面法線估計、物體重光照以及陰影生成。

• 可擴展性：LBM 能夠處理高分辨率圖像，并在大規模數據集上表現出色。

LBM方法應用

• 物體移除：LBM 可以移除圖像中的指定物體及其陰影，同時保持背景的自然性和一致性。

• 物體重光照：根據背景圖像或光照條件，對前景物體進行重新光照，生成逼真的光照效果。

• 陰影生成：根據光照條件生成物體的陰影，增強圖像的真實感。

• 圖像修復：將退化圖像的分布轉換為清晰圖像的分布。

GitHub倉庫：https://github.com/gojasper/LBM

項目主頁：https://gojasper.github.io/latent-bridge-matching/