一种基于扩散模型的本征图像分解方法及系统

本发明提出一种基于扩散模型的本征图像分解方法及系统，属于图像处理技术领域，包括：获取图像，将图像输入一个扩散前馈神经网络和扩散自注意力机制相结合的Diffusion Transformer模块得到本征图像和光照图像；将本征图像和光照图像分别与标签本征图像标签光照图像进行MSE损失比较和SSIM损失比较得到基本框架的输出图像；流程清晰，实现容易，只需要输入一张漫反射图像就可以得出对应的本征图像和光照图像，借助扩散模型逐步去噪生成图像，生成过程稳定且图像质量高的优点和Transformer架构捕捉长距离依赖和复杂模式方面的优异表现来实现高质量的生成并通过不同图像频率特征约束进行增强学习，具有很高的鲁棒性。