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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请图像增强、扩散模型和深度学习交叉技术领域，特别涉及一种基于整流扩散模型的图像增强方法，其中，方法包括：基于预设恢复网络对目标图片进行优化，得到满足预设条件的初步恢复图片，以根据初步恢复图片得到控制条件；基于控制条件，生成用于在目标条件指导下的整流框架；利用整流框架将文本到图像的预训练扩散模型中的去噪U‑Net调整为成满足预设有效条件的路径预测器，以利用路径预测器在随机噪声和满足预设高质量条件的图片之间建立直线路径，得到所述扩散模型增强后的图像。本申请可以快速的生成高质量图像，减轻扩散采样的高昂计算成本和推理时间，可以有效应用于各种现实世界的图像增强任务，实用性极强。
主权项：1.一种基于整流扩散模型的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：基于预设恢复网络对目标图片进行优化，得到满足预设条件的初步恢复图片，以根据所述初步恢复图片得到控制条件；基于所述控制条件，生成用于在目标条件指导下的整流框架；利用所述整流框架将文本到图像的预训练扩散模型中的去噪U-Net调整为成满足预设有效条件的路径预测器，以利用所述路径预测器在随机噪声和满足预设高质量条件的图片之间建立直线路径，得到所述扩散模型增强后的图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 基于整流扩散模型的图像增强方法
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