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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明提供一种基于潜在扩散模型的色彩画生成方法，包括构建色彩画作数据集；构建潜在扩散模型网络；使用DP‑Encoder编码器将输入的色彩画作图像编码为潜在表示Z；在编码过程中，DP‑Encoder编码器将输入的色彩画作图像进行前向加噪扩散处理；利用U‑Net网络对潜在编码图像进行反向去噪扩散处理；利用条件机制指导去噪过程以得到去噪图像的潜在表示，然后使用U‑Net网络对去噪图像的潜在表示进行解码处理，以得到最终的目标水彩图像。本发明通过将扩散过程的去噪加噪过程改为确定性映射，确保了生成过程的可预测性和一致性，从而大幅提高了生成色彩画作图像转换的质量和相关性；提高了本发明的鲁棒性和稳定性。
主权项：1.一种基于潜在扩散模型的色彩画生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建色彩画作数据集；S2、构建包括DP-Encoder编码器、U-Net网络的潜在扩散模型网络；S3、使用DP-Encoder编码器将输入的色彩画作图像编码为潜在表示Z；S4、在编码过程中，所述的DP-Encoder编码器将输入的色彩画作图像进行前向加噪扩散处理，模拟图像退化的过程；通过高斯噪声与色彩画作图像逐步变换，生成了一系列噪声图像；然后DP-Encoder编码器利用噪声图像与高斯噪声之间的关系生成潜在编码Zt；S5、利用U-Net网络对前向加噪扩散处理后的含噪的潜在编码图像进行反向去噪扩散处理，将含有噪声的潜在编码逐步恢复出原始数据或生成新的数据变体；S6、在反向去噪扩散处理过利用条件机制指导去噪过程以得到去噪图像的潜在表示，然后使用U-Net网络对去噪图像的潜在表示进行解码处理，以得到最终的目标水彩图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种基于潜在扩散模型的色彩画生成方法
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