基于扩散概率模型的图片可视化风格迁移

在当今数字化时代，图像已然成为一种至关重要的信息载体。随着科技的迅
猛发展，针对图像的处理技术持续进行着改革与创新。其中，图像风格迁移技术
作为近年新兴并逐渐流行的技术领域，专注于将一幅图像所蕴含的独特风格精准
且有效地迁移至另一幅图像之上，进而创造出具有全新视觉风格的图像作品，为
艺术创作、设计、影视等多个领域注入了新的活力，拓展了图像应用的边界与可
能性。
扩散概率模型相比于之前的模型，最突出的是效率的提升，扩散
概率模型有着较高的计算效率，即使对于高分辨率的图像和需要大规模处理的任
务来说，扩散概率模型都能很好的完成。所以，扩散概率模型在图可视化风格迁
移当中有着很强的实用性。基于扩散概率模型，具体研究目的涵盖以下几个
方面：首先，致力于提高图像风格迁移的效率，减少算法的运行时间与计算资源
消耗，使风格迁移能够更快速地完成，满足实时性要求较高的应用场景；其次，
着重提升迁移后图像的质量，确保生成图像在保留原内容特征的基础上，精准呈
现目标风格，避免出现图像模糊、颜色失真、纹理不自然等瑕疵；再者，深入探
索算法在不同领域的创新应用，挖掘图像风格迁移技术在新兴行业与复杂场景中
的潜力，拓展其适用范围。

个人完成整体项目实现，包括代码编写，模型调整，模型调优，最终完成效果可以看最终的示例图片，整个项目完成大概花了一个月的时间，从最基础的背景调研开始，到最终完成整个项目。主要是用pytorch进行编写的，然后有用tensorboard来监控训练情况。