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一种基于去噪网络的图像生成方法、装置、介质及设备 

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申请/专利权人:湖南芒果融创科技有限公司

摘要:本发明提供了一种基于去噪网络的图像生成方法、装置、介质及设备,应用于多模态人工智能生成内容场景,通过获取多个动漫图像样本和多个随机初始化噪声样本并输入改进后的U‑net网络进行噪声训练,得到训练后的U‑net网络;利用训练后的U‑net网络中的压缩路径对待生成动漫图像的目标文本数据进行去噪后,利用卷积子层、挤压子层、激励子层、全连接子层融合至U‑net网络的所有上采样层将待生成动漫图像的目标文本数据还原成清晰的动漫图像,提高了对特征提取的敏感性,从而准确地还原跟语义信息匹配度很高的图像。

主权项:1.一种基于去噪网络的图像生成方法,应用于多模态人工智能生成内容场景,其特征在于,包括:步骤1,获取多个动漫图像样本和多个随机初始化噪声样本;步骤2,将多个所述动漫图像样本和多个所述随机初始化噪声样本输入改进后的U-net网络进行噪声训练,得到训练后的U-net网络;步骤3,将待生成动漫图像的目标文本数据输入所述训练后的U-net网络进行去噪,生成去噪后的动漫图像;所述改进后的U-net网络以U-net网络为基础模型,且所述U-net网络的所有上采样层中均包括有用于对所述目标文本数据的语义信息特征提取的卷积子层、用于对提取的语义信息特征进行压缩的挤压子层、用于获取语义信息特征的权重的激励子层、用于利用语义信息特征的权重将所述语义信息特征进行融合的全连接子层;所述卷积子层的输入端为所述U-net网络中上采样层的输入端用于与所述上采样层的上一级网络层的输出端连接;所述卷积子层的输出端分别与所述挤压子层的输入端、所述全连接子层的输入端连接;所述挤压子层的输出端与所述激励子层的输入端连接;所述激励子层的输出端与所述全连接子层的输入端连接;所述全连接子层的输出端为所述U-net网络中上采样层的输出端用于与所述上采样层的下一级网络层的输入端连接。

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