一种基于人工智能的智能环境仿真模拟方法及系统

本发明公开了一种基于人工智能的智能环境仿真模拟方法及系统，涉及人工智能环境仿真技术领域，包括，基于更新初始场景及POMDP信念状态集合成场景张量，使用优化VAE模型生成初始图像序列，使用U‑Net扩散模型优化初始图像序列，计算VAE编码器重构损失和U‑Net扩散模型扩散去噪损失，并计算VAE编码器和U‑Net扩散模型联合损失函数，通过蒙特卡洛模拟方法使用联合损失函数生成高质量图像序列，通过条件扩散模型优化高质量图像序列生成最终场景图像序列。实现多模态数据的高效融合，克服现有技术中视觉与语义不一致的缺陷，通过内循环快速生成任务特定参数，外循环优化元模型泛化能力，使模型能够快速适配边缘场景，显著提高对罕见场景的生成效率和保真度。