4. Palette: Image-to-Image Diffusion Models
该文提出一种基于扩散模型的通用图像转换（Image-to-Image Translation）模型——Palette，可用于图像着色，图像修复，图像补全和JPEG图像恢复等多种转换任务。Palette是一种条件扩散模型，目的是根据输入的条件 x x x来构建分布 p ( y ∣ x ) p(y|x) p(y∣x)，其中 x x x和 y y y都是图像的形式。作者采用了256*256的条件UNet架构作为网络模型，并通过图像级联的方式引入条件图像。目标损失函数如下 E ( x , y ) E ϵ ∼ N ( 0 , I ) E γ ∥ f θ ( x , γ y + 1 − γ ϵ ⏟ y ~ , γ ) − ϵ ∥ p p \mathbb{E}_{(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{y})} \mathbb{E}_{\boldsymbol{\epsilon} \sim \mathcal{N}(0, I)} \mathbb{E}_{\gamma}\|f_{\theta}(\boldsymbol{x}, \underbrace{\sqrt{\gamma} \boldsymbol{y}+\sqrt{1-\gamma} \boldsymbol{\epsilon}}_{\tilde{\boldsymbol{y}}}, \gamma)-\boldsymbol{\epsilon}\|_{p}^{p} E(x,y)Eϵ∼N(0,I)Eγ∥fθ(x,y~ γy+1−γϵ,γ)−ϵ∥pp其中 γ \gamma γ表示噪声的强度。在DDPM中 p = 2 p=2 p=2，即采用L2损失函数；而在其他的一些工作中，也有选择L1损失函数的。作者发现使用L2损失能够提高生成样本的多样性，而使用L1损失则会生成更加保守可信的结果。
为了评估图像转换算法的性能，作者还给出了一个综合的评价指标，包含Inception Score (IS)；Fréchet Inception Distance (FID); Classification Accuracy (CA)，用预训练的ResNet-50分类器的Top-1分类准确率; Perceptual Distance (PD), 在Inception-V1特征空间中的欧氏距离。此外还引入了人类评估方式，即让人判断两张图片哪个是自然图片，哪个是生成图片，人类将生成图片误判为自然图片的比例，称为Fool Rate。
作者在四个图像转换任务中对Palette的性能进行了测试，包括：
- 图像着色：将灰度图像转换为彩色图像
- 图像修复：将图像中被任意掩码的部分用真实的内容填充起来
- 图像补全：把输入图像沿一个或多个方向进行扩展使其变得更大
- JPEG图像恢复：将压缩过得JPEG图像恢复其图像细节
实验结果表明，在无需对任务进行单独调参和单独设计得条件下，Palette在多个任务中均取得了非常有竞争力的结果，甚至超过了许多针对任务开发的专用算法（包括基于GAN和自回归模型的）。
接着作者研究了自注意力机制对扩散模型的影响，作者发现全局自注意力机制要优于局部自注意力机制，甚至不适用自注意力机制，通过增加更多的残差块或者使用空洞卷积来增大感受野，其性能都超过使用局部自注意力。最后，作者研究了多任务训练的影响，即使用多个任务的数据集同时对Palette进行训练。在大部分任务中（图像修复和图像着色）多任务训练的效果是不如针对任务单独训练的Palette方法的，而在JPEG图像恢复任务中，多任务训练的Palette甚至取得了更好的效果。
