一种有限样本下2D图像生成方法及系统

本发明提供了一种有限样本下2D图像生成方法及系统，属于图像处理领域。该方法包括获取目标域有限数据集，并进行隐私脱敏处理；将经隐私脱敏处理后的目标域有限数据集进行预处理；初始化未预训练的StyleGAN生成器，构建原生隐空间和量化码本，其中，码本中的编码表示不同的2D图像特征；引用外部知识对码本进行初始化，并训练目标域的生成网络；将随机采样的噪声输入至已训练的生成网络中，得到目标域的数据，完成2D图像的生成，其中，目标域的数据中包括2D图像。本发明解决了在医疗、司法等领域，因隐私、版权或采集成本限制，可用数据量极为有限(通常少于千例)，导致模型易出现模式坍塌、过拟合等问题。