一种基于潜在扩散模型生成多样性图片的方法研究

一种基于潜在扩散模型生成多样性图片的方法，通过以下步骤实现：首先，在引导词中加入提示性可变元素，并更新word2vec模型的词典。随后，将引导词token化并转换为嵌入向量。选取样本图片，通过编码器映射并加入高斯噪声进行正向扩散，再与嵌入向量结合，输入潜在扩散模型进行逆向扩散，生成图片。生成的图片通过下游识别器分类，计算信赖得分以评估图片表现。若信赖得分低于阈值，调整嵌入向量优化图片，减少相似度。通过迭代优化，直至图片满足信赖得分要求，最终输出多样化图片。本发明的方法能够有效提升图片数据集的多样性和公平性，同时增强数据集的鲁棒性，从而提高模型对数据集的公平性和敏感度。