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摘要：本发明提供一种上下文增强的图像生成方法、模型训练方法及系统，包括：获取训练图像数据集；利用预设的加噪机制对训练图像进行多步加噪，每一步所加的高斯噪声的方差取决于当前步数并逐渐增大，直至将未加噪的训练图像转换为标准高斯噪声，得到各步的加噪图像；利用随机掩码机制生成掩码，并根据掩码对加噪图像进行掩码区域的丢弃和对未加噪图像进行未掩码区域的丢弃；基于采用未丢弃的加噪图像和未加噪图像重建丢弃区域，对上下文增强的图像生成模型进行训练，得到训练好的图像生成模型。本发明能有效提升图像生成方法的上下文理解能力，提高图像生成质量，实现高分辨率多样性的图像生成。
主权项：1.一种上下文增强的图像生成模型训练方法，其特征在于，包括：获取训练图像数据集；利用预设的加噪机制对所述训练图像集的图像进行多步加噪，得到各步的加噪图像；利用随机掩码机制生成掩码，并根据所述掩码对所述加噪图像进行掩码区域的丢弃和对未加噪图像进行未掩码区域的丢弃；基于采用未丢弃的加噪图像和未加噪图像重建丢弃区域，对上下文增强的图像生成模型进行训练，得到训练好的图像生成模型。
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百度查询： 上海交通大学 上下文增强的图像生成方法、模型训练方法及系统
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