物理机理内嵌的工业AIGC基础模型、训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品

本申请实施例提供一种物理机理内嵌的工业AIGC基础模型、训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品。属于机器学习技术领域。包括：对训练数据添加原始噪声，得到噪声数据；将噪声数据及训练数据标签输入待训练模型，得到预测噪声；根据训练步数及预设的步数阈值，确定约束强度；根据预测噪声及物理约束，确定物理损失；根据约束强度及物理损失，确定综合物理损失；根据预测噪声、原始噪声及综合物理损失，确定误差值；采用误差值优化待训练模型，得到新的待训练模型，重复执行添加原始噪声至确定误差值的过程，直至误差值小于预设的误差阈值或新的训练步数达到步数阈值，得到数据生成模型。解决了训练符合物理约束的模型能耗较高的问题。