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
系统为您推荐了相关专利信息
桥梁板式橡胶支座
图像识别方法
纹理特征
筛选方法
语义分割模型
智能化服务方法
原型
跨模态
智能化服务系统
矩阵
智能控制方法
像素点
卷积神经网络模型
视觉传感器
图像处理算法
图像分割系统
改进型编码器
多尺度特征融合
解码器
模型压缩