基于差分矩阵的生成对抗网络的图像生成方法

本发明公开了一种基于差分矩阵的生成对抗网络的图像生成方法，属于图像生成技术领域。本发明针对现有技术中仅建模生成数据与真实数据全局分布特性的局限性，通过结合差分矩阵、均值约束和协方差约束，优化GAN训练过程，显著提升生成样本的质量和多样性，同时有效抑制模式崩溃问题。差分矩阵通过递归计算像素之间的局部变化，显式捕捉生成数据与真实数据的局部相关性，并将其约束纳入GAN的目标函数，与全局分布特性建模相结合，组成完整的优化目标。通过调整差分矩阵的步长，本发明在局部细节建模和计算效率之间取得平衡。本发明适用于图像生成、图像修复、风格迁移等多个领域，具有广泛的应用价值。