基于可逆变换参数的数据生成方法、装置、设备及介质

本发明涉及人工智能技术领域，可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中，公开了一种基于可逆变换参数的数据生成方法、装置、设备及介质，包括：获取条件信息并编码为条件向量，将条件向量输入超网络生成模块提取高阶特征，获得聚合特征，基于聚合特征动态生成流模型的可逆变换参数，采样生成初始隐变量并作为当前输入数据，执行可逆线性变换、分割、变换与耦合操作，重复上述过程直至生成输出数据。本发明通过基于条件信息动态生成流模型的可逆变换参数，将超网络结构与多层可逆变换过程结合，实现针对不同条件信息的灵活控制，提升了条件数据生成的多样性与适配能力，避免了依赖固定结构设计带来的局限性，具有更高的生成灵活性与泛化性能。