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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：为特定的等变训练扩散模型。用于训练被配置成从至少包括噪声样本的输入图像生成去噪输出图像的扩散模型的方法，包括步骤：提供噪声的训练样本；提供训练图像；提供至少一个变换，扩散模型相对于至少一个变换应当是等变的，变换将图像映射到经变换的图像；将每个噪声样本应用于一个或多个训练图像，从而获得有噪图像；将变换应用于有噪图像和或在形成有噪图像之前应用于噪声样本，从而获得用于待训练的扩散模型的输入；由待训练的扩散模型从输入生成输出；至少基于变换和噪声样本计算预期输出；借助于预定的损失函数对输出与预期输出的偏差评级；和朝着以下目标优化表征扩散模型的行为的参数：当处理噪声的另外的训练样本时，损失函数的值改善。
主权项：1.一种用于训练扩散模型1的方法100，所述扩散模型1被配置成从至少包括噪声样本∈的输入图像i生成去噪的输出图像o，所述方法100包括以下步骤：·提供110噪声的训练样本∈；·提供120训练图像x*；·提供130至少一个变换T，所述扩散模型1相对于所述至少一个变换T应当是等变的，所述变换T将图像I映射到经变换的图像TI；·将每个噪声样本∈应用140于一个或多个训练图像x*，从而获得有噪图像xt；·将所述变换T应用150于所述有噪图像xt和或在形成所述有噪图像xt之前将所述变换T应用150于所述噪声样本∈，从而获得用于待训练的扩散模型1的输入i＝Txt；·由所述待训练的扩散模型1从所述输入i生成160输出o；·至少基于所述变换T和所述噪声样本∈计算170预期输出o#；·借助于预定的损失函数L来对所述输出o与所述预期输出o#的偏差进行评级180；以及·朝着以下目标优化190表征所述扩散模型1的行为的参数1a：当处理噪声的另外的训练样本∈时，所述损失函数L的值改善。
全文数据：
权利要求：
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