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申请/专利权人：中国科学院信息工程研究所
摘要：本发明涉及一种基于领域自适应的扩散模型逆转图像重建方法和装置。该方法包括：获取待处理的源域高质量图像和目标域低质量图像作为初始输入图像；利用初始输入图像，使用预训练的扩散模型预测正向扩散过程中下一时刻的隐码，不断迭代直至得到每个时刻的隐码，至最终时刻时得到的隐码为符合高斯分布的噪声，在迭代的每一步都采用域修正网络在每个时刻对扩散模型预测的隐码进行修正；进而使用预训练的扩散模型预测逆向扩散过程中上一时刻的隐码，不断迭代直至得到重建图像。本发明在没有监督的情况下自发学习源域中高质量图像的有效表示并将其迁移到目标域中的低质量图像中，同时实现了对高质量和低质量两种图像的重建和编辑。
主权项：1.一种基于领域自适应的扩散模型逆转图像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待处理的源域高质量图像和目标域低质量图像作为初始输入图像；利用初始输入图像，使用预训练的扩散模型预测正向扩散过程中下一时刻的隐码，不断迭代直至得到每个时刻的隐码，至最终时刻时得到的隐码为符合高斯分布的噪声，在迭代的每一步都采用域修正网络在每个时刻对扩散模型预测的隐码进行修正；利用预测得到的最终时刻的隐码，使用预训练的扩散模型预测逆向扩散过程中上一时刻的隐码，不断迭代直至得到重建图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院信息工程研究所 一种基于领域自适应的扩散模型逆转图像重建方法和装置
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