一种基于扩散模型的零样本快速物体迁移方法

AITNT
正文
推荐专利
一种基于扩散模型的零样本快速物体迁移方法
申请号:CN202510190812
申请日期:2025-02-20
公开号:CN120032005A
公开日期:2025-05-23
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于扩散模型的零样本快速物体迁移方法,包括:获取参考图像和场景图像;将参考图像输入到预设分割检测模型中,获取参考图像中的目标物体;提取高频区域,对齐到场景图像中作为场景融合图;提取多级高分辨率特征图;获取目标物体的身份特征向量;将目标物体的身份特征向量注入到扩散模型中;将多级高分辨率特征图注入到扩散模型的解码器中;生成合成图像的特征图;通过变分自编码器实现图像解码,得到最终的合成图像。本发明能够快速且准确地将目标物体放置到场景图像中的所需位置,本发明具有高度可控性,易于扩展到多物体的组合,多样性强,能够确保物体身份的一致性,在零样本设置下能够实现快速物体迁移。
技术关键词
迁移方法 物体 注意力 文本编码器 图像编码器 图像块 参数化特征 场景 噪声图像 样本 前馈神经网络 身份 矩阵 高频特征 多层次特征 输入解码器 条件随机场
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于激光雷达深度估计的相机自动调焦方法
自动调焦方法 激光雷达 深度值 调焦误差 生成点云数据
2
一种基于多模态融合大模型AI的来电名片审核方法
审核方法 多模态特征 名片 时序特征 编码
3
基于非线性交叉频率调制网络的脑电识别方法与系统
耦合特征 时序特征 原始脑电信号 频率 非线性
4
用于双臂机器人的自主导航方法、装置及电子设备
三维环境模型 双臂机器人 动态障碍物 自主导航方法 注意力
5
基于多头注意力机制的深度强化学习路径规划系统
多头注意力机制 路径规划系统 深度强化学习 节点 强化学习框架
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号