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摘要：本公开提供了一种模型训练方法、图像生成方法、装置、电子设备及介质，其中，模型训练方法包括：获取异常图像样本以及异常图像样本对应的标注异常位置特征和异常类型特征；在异常图像样本中添加原始噪声，得到第一噪声图像；将第一噪声图像、标注异常位置特征和异常类型特征输入至待训练的扩散模型中，得到位于异常位置处的预测噪声；基于预测噪声和原始噪声，对待训练的扩散模型进行调整，直至得到训练好的扩散模型。本公开实施例使得扩散模型学习到异常像素信息的异常类型表示和异常位置表示，训练好的扩散模型可以在指定的异常位置生成指定异常类型的异常图像，实现异常图像的多样性和可控性，并且可以批量生成异常图像。
主权项：1.模型训练方法，其特征在于，包括：获取异常图像样本以及所述异常图像样本对应的标注异常位置特征和异常类型特征；所述标注异常位置特征用于表示所述异常图像样本中存在异常像素信息的异常位置；所述异常类型特征用于表示所述异常像素信息的异常类型；在所述异常图像样本中添加原始噪声，得到第一噪声图像；将所述第一噪声图像、所述标注异常位置特征和所述异常类型特征输入至待训练的扩散模型中，得到位于所述异常位置处的预测噪声；基于所述预测噪声和所述原始噪声，对所述待训练的扩散模型进行调整，直至得到训练好的扩散模型；所述训练好的扩散模型能够针对输入的正常图像输出预测噪声，所述预测噪声用于生成异常图像。
权利要求：
百度查询： 北京匠数科技有限公司 模型训练方法、图像生成方法、装置、电子设备及介质
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