一种基于AI模型和LoRA微调的微纳光刻灰度图生成方法

本发明公开了一种基于AI模型和LoRA微调的微纳光刻灰度图设计方法，属于人工智能与微纳光刻交叉技术领域。针对传统灰度图设计效率低、人工成本高及通用AI模型适配性差的问题，提出结合语义标签化数据与低秩适配技术的解决方案。方法包括：对工业级灰度纹理图进行自适应裁剪、旋转及CLAHE算法增强对比度，构建包含触发词、核心对象、特征细节和风格的四级语义标签数据集；在预训练模型的U‑Net残差块和注意力层插入LoRA适配器，通过低秩矩阵分解和微调模型参数，结合ControlNet单元生成高精度灰度图。生成的图像尺寸统一、无畸变，支持直写光刻和双光子光刻工艺，可快速提供多角度设计方案，减少人工修改与返工，显著提升设计效率与工艺适配性。