基于跨模型泛化和扩散模型的数据集蒸馏方法和装置

本公开涉及一种基于跨模型泛化和扩散模型的数据集蒸馏方法和装置，所述方法包括：获取与目标数据集的应用场景对应的多种图像处理模型，得到模型池；从模型池中选择得到替代图像处理模型；将当前样本的特征和针对当前样本的提示词输入到扩散模型，得到替代样本；将替代样本输入到替代图像处理模型，得到替代图像处理模型的当前输出；其中，目标图像处理模型与替代图像处理模型同构；基于替代图像处理模型的当前输出和目标图像处理模型的当前输出，计算目标图像处理模型与替代图像处理模型之间的梯度匹配损失；基于梯度匹配损失对扩散模型进行训练；响应于训练完成，得到对目标数据集蒸馏后的替代数据集。