LBM：在单步推理中完成从源图像到目标图像的翻译任务

LBM简介

Latent Bridge Matching (LBM) 是由 Jasper Research 团队提出的一种新型图像到图像翻译方法。该方法基于桥匹配技术，在潜在空间中实现高效的图像翻译，仅需单步推理即可生成高质量的结果。LBM 通过在潜在空间中构建随机插值并估计漂移函数，能够快速将源图像映射到目标图像，同时保持生成结果的多样性和真实性。它在物体移除、深度和表面法线估计以及图像重照明等多个任务上表现出色，尤其在高分辨率图像处理方面展现了强大的可扩展性。此外，LBM 的条件框架还能实现可控的图像重照明和阴影生成，为图像编辑和合成提供了新的可能性。

LBM主要功能

1. 高效图像到图像翻译：LBM 能够在单步推理中完成从源图像到目标图像的翻译任务，显著提高了图像翻译的效率，适用于实时应用。
2. 多任务通用性：该方法在多种图像翻译任务中表现出色，包括物体移除、深度和表面法线估计、图像重照明等，展示了其广泛的适用性。
3. 可控图像编辑：通过条件框架，LBM 支持可控的图像重照明和阴影生成，可以根据输入的光照条件或背景图像生成符合要求的输出。
4. 高分辨率图像处理：LBM 基于潜在空间操作，能够有效处理高分辨率图像，解决了传统方法在高维数据上的计算瓶颈。
5. 生成多样性和真实性：LBM 的随机性使其能够生成多样化的输出，同时保持与输入图像的一致性和真实性。

LBM技术原理

1. 桥匹配技术：LBM 基于桥匹配（Bridge Matching）原理，通过构建一个从源分布 π0​ 到目标分布 π1​ 的随机插值 xt​，并估计其漂移函数 vθ​，从而实现两个分布之间的高效传输。
2. 潜在空间操作：为了提高效率和可扩展性，LBM 将图像嵌入到预训练的变分自编码器（VAE）的潜在空间中，降低数据维度并减少计算成本。
3. 随机微分方程（SDE）：LBM 使用随机微分方程（SDE）来描述插值 xt​ 的演化过程，并通过神经网络回归 SDE 的漂移项，从而实现从源分布到目标分布的样本生成。
4. 条件框架：LBM 引入条件变量 $c$（如光照图或背景图像），通过条件化漂移函数 vθ​ 来实现可控的图像生成，支持复杂的图像编辑任务。
5. 像素级损失函数：在训练过程中，LBM 使用像素级损失函数（如 LPIPS）来优化生成结果的质量，确保生成图像与目标图像在视觉上的一致性。
6. 时间步采样策略：LBM 采用特定的时间步分布 $\pi (t)$，在训练时集中学习关键时间步，从而在推理时实现高效的单步生成。

LBM应用场景

1. 物体移除：从图像中移除指定物体及其阴影，适用于照片修复、广告设计和视频后期制作等场景。
2. 图像重照明：根据目标背景或光照条件调整图像的光照效果，用于人像美化、影视特效和虚拟现实等领域。
3. 阴影生成：根据光照条件生成物体的阴影，增强图像的真实感，常用于3D建模、游戏开发和图像合成。
4. 深度和法线估计：从单目图像中预测场景的深度和表面法线，适用于自动驾驶、机器人视觉和增强现实。
5. 图像修复：修复图像中的损坏部分或低质量区域，用于老照片修复、监控视频增强和文物数字化。
6. 风格迁移：将一种风格应用到图像上，同时保留原始内容，用于艺术创作、社交媒体滤镜和个性化设计。

LBM)项目入口

• 项目主页：https://gojasper.github.io/latent-bridge-matching/
• GitHub代码库：https://github.com/gojasper/LBM
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2503.07535
• Hugging Face模型：https://huggingface.co/spaces/jasperai/LBM_relighting