摘要
本发明提供了一种基于多模态数据的数据中心建筑信息模型(BIM)动态耦合生成方法,包括步骤1,数据准备与预处理;步骤2,进行图像分割和边缘分割;步骤3,进行图像特征编码;步骤4,进行前向扩散;步骤5,训练ResU‑Net模型;步骤6,进行图像特征解码;步骤7,结果生成与应用。本发明融合自然语言处理、计算机视觉及深度学习技术,在数据中心建筑效果图自动生成领域展现出了显著的有益效果。本发明方法能够实现从文字描述到图像生成的跨越,保证了生成图像的风格与用户需求的高度一致性。
技术关键词
像素点
残差模块
解码器
建筑信息模型
图像特征编码
图像分割
编码器
文本特征向量
BERT模型
初始聚类中心
数据中心
建筑图像数据
生成方法
多模态深度学习
噪声图像
真实图像数据
生成效果图
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因子
皮尔逊相关系数
径流预测方法
人工智能模型
深度学习模型
电力设备红外图像
残差结构
特征金字塔
残差模块
注意力机制
降雨预测方法
预测网络模型
图像
特征提取模块
拉格朗日