摘要
本发明涉及人工智能技术领域,本方案可应用于金融、医疗领域,本发明提供一种结合多实例采样器机制的图像生成方法、装置及设备,方法包括:从图像数据中获取初始噪声图像;其中,图像数据包括多个实例;根据各实例的空间条件信息确定每个实例在所述初始噪声图像中的位置信息后,生成对应的定位框;其中,实例与对应框一一对应;通过多实例扩散模型对所述初始噪声图像及各所述定位框并行执行预设步数反向去噪,输出多实例扩散结果;结合所述初始噪声图像及所述多实例扩散结果,生成高分辨率图像。本发明实施例通过独立处理每个实例的去噪过程,有效避免不同对象间的特征干扰,从而确保关键细节的清晰表达,最终高效生成高保真度的多实例图像。
技术关键词
多实例
噪声图像
图像生成方法
定位框
采样器
生成高分辨率
残差预测
机制
文本
图像生成装置
处理器
人工智能技术
数据
语义
样本
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存储器
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