一种基于多尺度扩散模型的图像补全方法、介质及设备

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一种基于多尺度扩散模型的图像补全方法、介质及设备
申请号:CN202510373677
申请日期:2025-03-27
公开号:CN120318096A
公开日期:2025-07-15
类型:发明专利
摘要
本申请提供了一种基于多尺度扩散模型的图像补全方法、介质及设备,涉及图像补全技术领域。该方法首先在高分辨率补全过程中引入语义信息融合步骤,将语义信息融入到高分辨率的修复图像中,以确保修复区域与周围环境的语义一致性,提高补全图像的整体视觉效果。同时,将输入的高分辨率的残缺图像下采样生成低分辨率的残缺图像,并在低分辨率补全过程中引入快速傅里叶卷积,以更好地捕获图像的全局特征。接着,将低分辨率下的修复图像进行上采样并与高分辨率下的修复图像进行特征融合,生成最终的补全图像。从而,通过在不同的分辨率上处理图像,逐步细化修复结果,并通过融合多尺度下提取的全局和局部信息,提高图像修复的质量和算法的鲁棒性。
技术关键词
图像补全方法 注意力 语义特征 多尺度 编码 分辨率 图像补全技术 文本 非线性 通道 上采样 处理器 样本 解码 频率 可读存储介质 存储器 鲁棒性