摘要
用于噪声预测的训练方法、预测方法和缺陷图像生成方法,训练第二扩散网络;获取第一掩膜特征以及第二掩膜特征;根据第二掩膜特征得到新的第一图像特征;根据预设加噪总步数对所述新的第一图像特征进行逐步加噪,得到第三图像特征;将第三图像特征以及所述第一掩膜特征输入到第二扩散网络中,得到第二扩散网络预测的高维噪声,进而得到第五高维噪声;根据所得第五高维噪声对所述第三图像特征进行逐步去噪,得到第一去噪特征图;根据第一去噪特征图得到目标图像。通过点云数据等额外信息辅助生成符合用户需求的图像,在保证信息完整性的基础上,增强信息的多样性,以增强目标图像的生成效果,从而实现像素级精度控制下高质量图像的生成。
技术关键词
网络模块
高维特征向量
掩膜
编码模块
噪声强度
注意力参数
像素点
解码模块
通用特征
图像生成方法
数据
分支
噪声预测方法
元素
自然语言
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