基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备

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基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备
申请号:CN202510059322
申请日期:2025-01-15
公开号:CN119478108B
公开日期:2025-05-06
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域和图像技术领域,公开了基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备,方法包括:获取预设文本描述信息、预设输入图像和预设输入图像的边缘信息;对预设文本描述信息进行特征提取,得到第一文本嵌入向量,对预设输入图像进行特征提取,得到图像嵌入向量,对预设输入图像的边缘信息进行特征提取,得到边缘信息嵌入向量;根据第一文本嵌入向量和图像嵌入向量,确定第二文本嵌入向量;通过扩散模型对第二文本嵌入向量进行处理,得到初始图像,根据初始图像和边缘信息嵌入向量,确定生成图像;获取训练后的扩散模型输出的当前目标图像。本发明有利于提高扩散模型生成的当前目标图像的可靠性。
技术关键词
图像生成方法 图像嵌入 神经模糊推理系统 文本编码器 动态 图像编码器 图像生成装置 边缘检测算法 人工智能技术 模块 处理器 计算机设备 存储器 网络 指令 参数 机制
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