摘要
本发明一种融合稳定扩散和风格迁移的声纳图像生成方法,属于水下声纳图像生成及图像处理领域;方法步骤为:首先,制作训练合成图像模型的数据集;接着,利用制作的数据集微调大规模稳定扩散模型,使其具有合成特定领域声纳图像的能力;最后,利用微调权重模型的生成能力,在推理阶段,使用风格注入方法,合成指定内容的声纳图像。且对合成的图像分别进行定量和定性评估分析。本发明所建立的图像生成方法不仅使生成的图像更接近真实声纳数据的表现,还显著提升了声纳数据的多样性,为后续的声纳图像分析与应用提供了更为丰富和可靠的数据支持。
技术关键词
图像生成方法
风格
矩阵
水下声纳图像
表达式
Softmax函数
图像模糊程度
图像解码单元
参数
数据
文本
调度器
阴影特征
权重模型
预训练模型
对比度
代表
注意力机制
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卷积神经网络参数
卷积神经网络框架
估计方法
社区结构
卷积神经网络模块
稳定控制方法
扩展卡尔曼滤波器
轻量级卷积神经网络
相位误差
长短期记忆网络
调节控制方法
深度强化学习模型
配电网故障
设备健康状态
配电网运行工况
条件概率模型
风险量化评估
集群
情景
构建决策模型