Cross-Domain Image Conversion by CycleDM

本文的目的是通过机器学习实现机器印刷字符图像（即字体图像）和手写字符图像之间的转换。为此，我们提出了一种新颖的无配对图像到图像领域转换方法CycleDM，它将CycleGAN的概念融入扩散模型中。具体来说，CycleDM有两个内部转换模型，它们桥接了两个图像域的去噪过程。这些转换模型可以在不需要显式对应关系的情况下高效地训练。通过将机器印刷和手写字符图像应用于这两种模态，CycleDM实现了它们之间的转换。我们对转换后的图像进行了定量和定性评估实验，结果表明我们的方法比其他可比较的方法表现更好。

本论文旨在通过机器学习，实现机器印刷字符图像（即字体图像）和手写字符图像之间的转换，解决这一问题。

本文提出了一种新的无配对图像域转换方法CycleDM，将CycleGAN的概念融入扩散模型中。CycleDM有两个内部转换模型，用于连接两个图像域的去噪过程，这些转换模型可以在不需要显式对应关系的情况下进行高效训练。通过将机器印刷和手写字符图像应用于两个模态，CycleDM实现了它们之间的转换。

本文实验评估了转换后的图像的定量和定性表现，并发现CycleDM的表现优于其他可比较的方法。实验使用了哪些数据集和开源代码，以及哪些工作值得进一步研究，都是本文值得关注的亮点。

最近在这个领域中，还有一些相关研究，如CycleGAN、UNIT、MUNIT等。