摘要
本申请公开了一种图像生成方法及相关设备,涉及量子计算领域。本申请将原始图像数据转换为量子态,得到原始量子态信息。调用量子变分自编码器的量子编码器神经网络,对原始量子态信息进行特征提取,得到隐空间量子态特征;调用量子扩散模型,依据希尔伯特空间对应的概率分布,对输入至量子扩散模型的隐空间量子态特征进行处理,得到输出的至少一个隐空间量子态扩展信息;调用量子变分自编码器的量子解码器神经网络,对各个隐空间量子态扩展信息分别进行重构,得到各个隐空间量子态扩展信息分别对应的量子态信息,量子态信息为新图像的量子态表示,以利用量子态信息生成新图像的图像数据,提升原始图像数据对应生成图像的图像质量和多样性。
技术关键词
量子态
量子编码器
图像生成方法
原始图像数据
解码器
计算机可读指令
电子设备
重构
关系
噪声
计算机存储介质
存储计算机程序
计算机程序产品
处理器
参数
分层
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
电力设备缺陷
扩散生成方法
噪声特征
位置编码信息
融合特征
预测模型获取方法
大语言模型
序列特征
信道预测方法
注意力机制
视频生成模型
深度图
编解码器
天气
视频生成方法