摘要
本发明提供一种基于ADM与动态去噪滤波模型的蕾丝纹理图像扩散生成方法,该模型将可学习的高斯模糊层与高通滤波技术结合,高斯模糊层旨在根据输入图像的不同,自适应地调整对图像的模糊力度,减少蕾丝纹理图像中的高频噪声。高通滤波技术则通过增强图像中主体图案的轮廓和边缘等关键区域,进而凸显图像的主要纹理特征。将该模块加入ADM网络的下采样层,改善了原始模型生成的蕾丝纹理图像中存在的过于平滑的现象,并且增强了图像的纹理层次感。
技术关键词
扩散生成方法
蕾丝
残差网络
编码器
噪声图像
滤波模块
动态
高频特征
注意力机制
纹理特征
优化网络参数
神经网络训练
解码器结构
系统为您推荐了相关专利信息
自动编码器
声学超结构
训练集数据
曲线
结构设计装置
无人机
深度学习图像识别技术
上采样
多尺度特征金字塔
融合多尺度信息
文本
编码器
电子设备
计算机程序产品
人工智能模型
图像全局特征
交互式指令
文本编码器
图像编码器
图像行人