一种基于扩散模型的山水画生成方法及系统

本发明提供了一种基于扩散模型的山水画生成方法及系统，将训练数据集中的文本特征划分为若干子块，每个子块对应一个独立的LoRA参数结构，将每个LoRA参数结构中的秩和原始固定缩放因子替换为参数向量，实现局部表达能力的增强，计算原始噪声与真实噪声之间的均方误差，有效驱动图像生成过程的收敛与稳定；将噪声潜变量和语义嵌入表示映射至辅助空间后再逆向变换至原始空间，在此基础上，分别生成对抗损失和多尺度最大均值差异损失，本发明能够提升模型对特定文本风格或语义分布的适应能力，在无须大规模标注数据的前提下增强其在新领域或特定任务中的泛化性能与迁移效果。