摘要
本发明公开了一种基于双流扩散控制模型的食品图像生成方法,包括以下步骤:构建基于扩散模型的食品图像生成架构;引入自适应缩放机制和全局与局部注意力模块,优化食品图像中的语义信息与细节纹理;基于门控机制的融合网络,动态调整控制信号与生成信号的融合比例,自适应优化生成过程;基于双流扩散生成策略,生成模型通过扩散模型将噪声图像逐步去噪,生成高质量图像。本发明采用上述一种基于双流扩散控制模型的食品图像生成方法,通过引入双流交互机制、门控融合机制和自适应缩放机制,显著提升生成食品图像的质量和细节捕捉能力;通过增加生成网络和控制网络之间的双向信息流动,有效解决了食品图像生成中全局结构与局部细节平衡的问题。
技术关键词
图像生成方法
生成特征
融合特征
图像生成网络
多头注意力机制
编码器
噪声图像
解码器
生成高质量图像
局部注意力机制
缩放参数
矩阵
交叉注意力机制
食品形状
通道
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表征方法
语义标签
机器人
图像深度估计
多头注意力机制
融合特征
布局特征
视觉特征
特征金字塔网络
图像识别模型
分类神经网络
数据监测方法
融合特征
义齿
声学特征
多任务联合学习
多模态特征融合
测井解释方法
测井特征
数据
多器官分割方法
图像编码器
注意力机制
CT扫描图像
文本编码器