【他山之石】图像转换新风尚！当CycleGAN遇到Diffusion能擦出什么火花？CycleGAN-Turbo来了！

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“ 他 山 之 石 ， 可 以 攻 玉 ” ， 站 在 巨 人 的 肩 膀 才 能 看 得 更 高 ， 走 得 更 远 。 在 科 研 的 道 路 上 ， 更 需 借 助 东 风 才 能 更 快 前 行 。 为 此 ， 我 们 特 别 搜 集 整 理 了 一 些 实 用 的 代 码 链 接 ， 数 据 集 ， 软 件 ， 编 程 技 巧 等 ， 开 辟 “ 他 山 之 石 ” 专 栏 ， 助 你 乘 风 破 浪 ， 一 路 奋 勇 向 前 ， 敬 请 关 注 ！ 在Diffusion模型之前，生成模型主要还是基于GAN，而CycleGAN和Pix2Pix则是基于GAN来进行风格迁移的非常有代表性的工作，那么，现如今Diffusion模型大火，当CycleGAN遇到Diffusion会碰撞出什么火花呢？ 相关链接 论文地址：https://arxiv.org/abs/2403.12036 项目地址：https://github.com/GaParmar/img2img-turbo 论文阅读 一步图像翻译与Text-to-Image模型 摘要 在这项工作中，我们解决了现有条件扩散模型的两个局限性：由于迭代去噪 ………………………………