生成用于训练机器学习模型的合成图像

生成用于训练机器学习模型的合成图像。用于训练扩散模型的方法，所述方法能用于结合预给定的条件以迭代的方式从噪声中生成符合条件的合成图像，所述方法具有以下步骤：·预给定合成生成的图像应具有的风格；·提供训练图像x0的集合，所述训练图像在不同程度上与预给定的风格相对应；·以预给定的次数T的迭代逐步施加噪声给所述训练图像x0，从而相应地产生加噪版本x1，...，xT；·从所述加噪版本x1，...，xT抽取样本xt；·结合预给定的条件由所述扩散模型将抽取的样本xt处理成对于分别先前的加噪版本xt‑1的预测·用预给定的成本函数评估预测与分别实际的加噪版本xt‑1的一致性；和·为了达到目的优化表征扩散模型的行为的参数，使得在进一步处理训练图像x0和由此生成的样本xt时通过成本函数改善评估。