在数字图像处理的前沿领域，中国科学院的研究人员们发表了一篇具有里程碑意义的综述文章，全面梳理了基于扩散模型的图像编辑技术。这一技术通过模拟数据的扩散和去噪过程，实现了从噪声到清晰图像的高质量转换，为图像编辑带来了革命性的变革。
扩散模型，这一概念源自非平衡热力学，它通过在数据样本中逐步引入噪声，然后训练模型逆转这一过程，从而恢复出与原始数据分布相匹配的结果。这种模型在图像生成、视频制作、图像修复等多个领域展现出了强大的应用潜力。尤其是在图像编辑方面，扩散模型不仅能够提高编辑质量，还能提供更加灵活和直观的操作方式。
随着研究的深入，扩散模型在图像编辑中的应用日益广泛，相关研究成果的发表数量也在迅速增长。为了更好地理解和利用这些模型，研究人员对超过100篇相关论文进行了深入分析，将其按照学习策略、输入条件和编辑任务的不同类型进行了细致的分类。
在众多的图像编辑任务中，图像修复和扩展（inpainting 和 outpainting）尤为引人注目。这两种任务不仅要求模型具备高度的图像理解能力，还需要精确控制编辑过程中的噪声分布。为了评估这些模型的性能，研究人员提出了EditEval这一系统化的基准测试，它包含了50张高质量图像和相应的文本提示，用以评估7种常见编辑任务的性能。此外，还引入了LMM Score这一新的量化评估指标，通过大型多模态模型（LMMs）的先进视觉-语言理解能力，为图像编辑提供了更为客观和全面的评估。
尽管扩散模型在图像编辑领域取得了显著的成就，但仍面临着一些挑战。例如，模型在推理过程中的步骤繁多，导致计算成本高且耗时；此外，训练出能够生成高质量图像的扩散模型需要大量的高质量数据，这对于数据获取和处理提出了更高的要求。为了克服这些挑战，研究人员提出了多种可能的解决方案，包括开发更高效的网络架构、利用预训练模型的知识进行微调等。
