摘要
本发明公开了一种基于潜在扩散模型的钛合金微观结构晶粒图像生成方法,属于图像生成技术领域,该方法包括以下步骤:获取钛合金微观结构晶粒的7种力学性能和对应的图像数据;对图像数据进行预处理,并形成力学性能和图像数据对应的数据集;构建钛合金微观结构晶粒生成模型,设计连续条件编码器,将力学性能作为条件嵌入模型训练;利用数据集对生成模型进行训练,训练好的模型可根据输入的力学性能生成对应的微观结构晶粒图像。本发明通过潜在扩散模型结合力学性能条件输入,实现了钛合金微观结构晶粒图像的高质量生成,所生成图像与真实图像具有高度相似性,且能有效关联输入的力学性能参数,提升了微观结构图像生成的可控性和模型的泛化能力。
技术关键词
图像生成方法
钛合金
图像数据预处理
编码器
多层感知机
图像生成技术
力学性能参数
采样模块
参数化方法
噪声预测
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