摘要图像数据的增强构成了现代计算机视觉任务中的一种关键方法,因为它可以促进增强培训的多样性和质量;从而提高下游任务中机器学习模型的性能和鲁棒性。并行,增强方法也可以用于以上下文和语义感知方式编辑/修改给定图像。扩散模型(DMS)构成了生成人工智能(AI)领域中最新且高度有前途的方法之一,它已成为图像数据增强的强大工具,能够通过学习潜在的数据分布来生成现实且多样化的图像。当前的研究实现了对基于DM的图像增强方法的系统,全面和深入的评论,涵盖了广泛的策略,任务和应用。尤其是对DMS的基本原理,模型架构和培训策略的全面分析。随后,对相关图像增强方法的分类法进行了研究,重点是有关语义操纵,个性化和适应的技术,以及特定于应用程序的增强任务。然后,分析了绩效评估方法和各自的评估指标。最后,讨论了当前的挑战和未来的研究方向。
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