用于提高扩散模型质量的基于AI的特征引导方法和系统

本发明提供了用于提高扩散模型在基于条件信息从噪声数据中生成数据方面的质量的基于人工智能的特征引导方法和系统。所述方法包含：生成非线性预校正向量；由正则化模块执行情景正规化迭代以获得更新后的非线性校正向量和非线性校正梯度；检查是否满足收敛标准；以及基于所述更新后的非线性校正向量对所述噪声数据进行去噪以生成所述数据。通过使用所述正则化模块，所提供的特征引导方法不仅极大地提高了扩散模型生成数据的稳定性，而且还通过以下两种情景模式提供了对情景的增强控制：细节增强模式和情景增强模式。本发明可以增强提示的语义特征并减轻图像生成中的不规则性。