一种基于预训练扩散模型的通用零样本图像合成方法

本发明公开了一种基于预训练扩散模型的通用零样本图像合成方法，包括：将前景图片及物体掩码缩放到无前景的背景图片的区域掩码大小，并通过对两个掩码取交集进行新前景物体的拼贴，得到拼贴图像及新物体掩码；如果用户未提供额外前景物体变化条件，通过图像和谐化流水线，利用拼贴图像及新物体掩码进行拼贴图像和谐化处理，最终得到高质量的自然图像；如果用户提供了额外前景物体变化条件，将用户提供的额外前景物体变化条件作为目标条件，通过语义图像合成流水线，利用拼贴图像、新物体掩码及额外前景物体变化条件，引导拼贴图像向指定目标条件变化，并同时使全图更加和谐，最终得到高质量的符合目标条件的图像。