基于结构感知扩散模型的甲骨文生成方法

本发明提出了一种基于结构感知扩散模型的甲骨文生成方法，步骤为：对甲骨文数据集中的甲骨文图像进行预处理，并进行数据增强得到训练数据集；对检测数据集中的甲骨文图像进行预处理，获得测试数据集；构建结构感知扩散模型：包括随机掩码生成器和U‑Net信息重建网络，随机掩码生成器通过高斯掩码对输入的完整甲骨文图像进行标注；U‑Net信息重建网络对退化图像进行预测；利用训练数据集，采用动态损失体系自动协调混合损失函数的损失权重对结构感知扩散模型进行训练，得到训练信息重建模型；将测试数据集输入训练信息重建模型，得到修复后的甲骨文图像。本发明通过融合结构感知建模，为甲骨文字图像修复提供一种稳定、高效、鲁棒性强的新型技术路径。