基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练、可控生成方法

本申请提供了生成式去噪器的训练方法及图像可控生成和复原方法，包括：将预训练的扩散模型作为教师扩散模型；初始化生成式去噪器、得分模型和判别器；获取无噪声信号，结合生成式去噪器，获得带噪信号和高斯噪声；根据带噪信号、高斯噪声，获得有效噪声强度和有效噪声信号；根据有效噪声强度、有效噪声信号和带噪信号，利用教师扩散模型估计数据分数；根据带噪信号，利用得分模型估计模型分数；计算生成式去噪器可学习参数的梯度并进行优化；根据带噪信号、数据分数、模型分数和优化后生成式去噪器，计算得分模型的去噪得分匹配以及判别器的对抗损失，优化得分模型和判别器。基于生成式去噪器实现图像可控生成和图像复原。