一个面向人物图像修复的去噪扩散概率模型

摘要

本文提出了一种基于改进去噪扩散概率模型(DDPM)的图像修复方法，特别适用于人物图像的修复任务.与传统图像修复方法相比，本方法通过引入渐进式采样策略和采样调度机制，提高了修复质量和效率.此外，本文还在模型微调中应用了LoRA技术，通过低秩矩阵分解大幅减少了计算资源的占用并应用缩放梯度下降法改进优化器更好地学习图像风格.实验结果表明，该方法在复杂纹理、非重复性结构及大范围缺失区域的修复方面取得了显著的效果，为图像修复技术的进一步发展提供了新的思路和方法.

关键词

图像修复 / DDPM / 渐进式采样 / 采样调度 / 缩放梯度下降 / LoRA

基金资助

光明实验室开放合作研究课题项目(GML-KF-22-18)资助