一种基于潜在扩散模型的建筑规划图像生成方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于潜在扩散模型的建筑规划图像生成方法及系统
申请号:CN202411625025
申请日期:2024-11-14
公开号:CN119557955B
公开日期:2025-07-08
类型:发明专利
摘要
本发明提出了一种基于潜在扩散模型的建筑规划图像生成方法及系统。该方法包括数据预处理、改进潜在扩散模型结构、优化输入条件、模型训练和图像生成等步骤。通过预处理建筑设计图像和城市规划图像数据集,并引入通道交叉和空间交叉注意力机制,增强文本描述与建筑风格之间的关联性。同时,结合建筑风格嵌入向量、建筑描述文本嵌入向量和几何信息嵌入向量作为额外输入条件,确保生成图像包含完整信息。在模型训练过程中,采用多尺度策略和深度可分离卷积,提高模型对大场景的识别能力和训练效率。系统包括数据预处理、模型优化、模型训练和图像生成等模块,能够生成符合设计规范的高分辨率建筑图像。该方法及系统可广泛应用于建筑设计和城市规划领域,提高设计效率和准确性。
技术关键词
图像生成方法 交叉注意力机制 规划 文本 数据 图像生成系统 衰减技术 噪声级别 模型训练模块 多尺度 场景 图像嵌入 策略 编码器 建筑物 图像分割 网络结构
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号