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申请/专利权人：北京建筑大学
摘要：本发明涉及一种基于生成式模型和CLIP模型的街道空间深度图生成方法，首先，通过CLIP模型的文本编码器，生成描述距离的文本编码，通过CLIP模型的图像编码器将街道影像转换为图像编码。将本编码与图像编码进行余弦相似度运算，得到距离的相似度评分。通过多层感知机，将相似度评分转化为原始街道影像各区块的距离编码。引入扩散模型Diffusion作为先验模块，将距离编码映射到相应的图像编码，捕捉距离编码中包含的语义信息。最后，通过图像解码器生成街道影像深度图，实现对街道空间的准确深度建模。该方法利用CLIP模型的跨模态表示能力，有效融合文本和图像信息，提高深度图的生成准确性。该发明在城市规划、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。
主权项：1.基于CLIP模型和生成式模型的街道深度图生成方法，其特征在于，包括如下步骤：第一步：按照深度描述模板生成深度描述语句，利用CLIP模型的文本编码器生成描述距离的文本编码；同时利用CLIP模型的图像编码器将街道影像转化为图像编码；第二步：对文本编码和图像编码进行余弦相似度计算，得到图像深度的相似度评分；第三步：通过多层感知机将相似度评分转化为原始街道影像各区块的距离编码；第四步：引入扩散模型Diffusion作为先验模块，通过利用扩散模型捕捉距离编码中包含的语义信息，再将距离编码映射到相应的图像编码；第五步：通过图像解码器根据得到的图像编码生成街道影像的深度图；第六步：计算预测深度图精度，同时微调模型参数，输出深度预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京建筑大学 基于CLIP模型和生成式模型的街道深度图生成方法
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