基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法

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基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法
申请号:CN202510879885
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120782897A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本发明的目的是提供基于生成对抗网络和扩散模型的二阶段伪神经元图像生成方法,首先根据猕猴大脑神经元的细胞特征生成特征分布一致的合成内容图像,并得到内容图像对应的细胞质心掩码图像;然后建立数据库,将数据库中的图像随机分成训练集和测试集,训练集和测试集中均包含猕猴大脑神经元风格图像以及合成内容图像;对建立的训练集和测试集进行预处理,得到训练集图像和测试集图像;构建生成对抗神经网络;最后构建扩散模型神经网络,得到扩散模型神经网络的模型以及最终伪神经元图像。本发明解决了现有技术中生物图像生成存在的内容泄露、细胞形变以及细胞空洞三大问题。
技术关键词
图像生成方法 生成对抗网络 像素 ReLU函数 生成对抗模型 生成图像特征 解码图像 生成对抗神经网络 图像特征信息 更新网络参数 图像特征提取 风格 注意力机制 解码网络 Softmax函数 误差 编码器 插值法