論文の概要: Image Inversion: A Survey from GANs to Diffusion and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11974v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 16:20:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:10:32.737154
• Title: Image Inversion: A Survey from GANs to Diffusion and Beyond
• Title（参考訳）: 画像インバージョン:GANから拡散・拡散へのサーベイ
• Authors: Yinan Chen, Jiangning Zhang, Yali Bi, Xiaobin Hu, Teng Hu, Zhucun Xue, Ran Yi, Yong Liu, Ying Tai,
• Abstract要約: 画像インバージョンは生成モデルの基本課題であり、画像を潜在表現にマッピングすることを目的としている。 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)インバージョンと拡散モデルインバージョンという2つのパラダイムに焦点を当てる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.88975842324257
• License:
• Abstract: Image inversion is a fundamental task in generative models, aiming to map images back to their latent representations to enable downstream applications such as editing, restoration, and style transfer. This paper provides a comprehensive review of the latest advancements in image inversion techniques, focusing on two main paradigms: Generative Adversarial Network (GAN) inversion and diffusion model inversion. We categorize these techniques based on their optimization methods. For GAN inversion, we systematically classify existing methods into encoder-based approaches, latent optimization approaches, and hybrid approaches, analyzing their theoretical foundations, technical innovations, and practical trade-offs. For diffusion model inversion, we explore training-free strategies, fine-tuning methods, and the design of additional trainable modules, highlighting their unique advantages and limitations. Additionally, we discuss several popular downstream applications and emerging applications beyond image tasks, identifying current challenges and future research directions. By synthesizing the latest developments, this paper aims to provide researchers and practitioners with a valuable reference resource, promoting further advancements in the field of image inversion. We keep track of the latest works at https://github.com/RyanChenYN/ImageInversion
• Abstract（参考訳）: 画像インバージョンは生成モデルの基本課題であり、画像を潜在表現にマッピングして、編集、復元、スタイル転送といった下流アプリケーションを可能にすることを目的としている。 本稿では、GAN(Generative Adversarial Network)インバージョンと拡散モデルインバージョンという2つの主要なパラダイムに焦点を当て、画像インバージョン技術の最新の進歩を包括的にレビューする。 これらの手法を最適化手法に基づいて分類する。 GANインバージョンでは、既存の手法をエンコーダベースのアプローチ、潜在最適化アプローチ、ハイブリッドアプローチに体系的に分類し、理論基盤、技術革新、実践的トレードオフを分析します。 拡散モデルインバージョンでは、トレーニング不要な戦略、微調整方法、追加のトレーニング可能なモジュールの設計について検討し、そのユニークな利点と制限を強調した。 さらに、画像タスク以外のいくつかの人気ダウンストリームアプリケーションや新興アプリケーションについて議論し、現在の課題と今後の研究方向性を特定する。 本稿では,最新の展開を合成することによって,研究者や実践者に貴重な参考資料を提供し,画像インバージョン分野のさらなる進歩を促進することを目的とする。 最新の作品はhttps://github.com/RyanChenYN/ImageInversionで追跡しています。

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