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申请/专利权人：天津大学;上海人工智能创新中心
摘要：本发明涉及一种表征动态融合和记忆信息恢复的高效视觉图像生成方法，包括下列步骤：设计表征感知合并‑解合并模块；加载预训练扩散模型，包括VAE编码器，CLIP文本编码器和去噪网络；选择以文本为提示方式；对于文本提示，将与图像匹配的文本送入CLIP文本编码器，输出文本特征；所述去噪网络为融入了Transformer结构的神经网络，通过神经网络中添加所述的表征感知合并‑解合并模模块修改去噪网络；设定相关超参数包括合并率以及迭代次数，将随机生成的潜空间高斯噪声图像特征和文本特征一起送入修改后的去噪网络中，进行迭代去噪；采用VAE图像解码器恢复图像。
主权项：1.一种表征动态融合和记忆信息恢复的高效视觉图像生成方法，包括下列步骤：步骤1，设计表征感知合并-解合并模块，包括表征感知合并和表征感知解合并，其中，表征感知合并包括表征感知分区、双方匹配、比率提取与合并；步骤2，加载预训练扩散模型，包括VAE编码器，CLIP文本编码器和去噪网络；选择以文本为提示方式；步骤3：对于文本提示，将与图像匹配的文本送入CLIP文本编码器，输出文本特征；步骤4：所述去噪网络为融入了Transformer结构的神经网络，通过神经网络中添加所述的表征感知合并-解合并模模块修改去噪网络；步骤5，设定相关超参数包括合并率以及迭代次数，将随机生成的潜空间高斯噪声图像特征和文本特征一起送入修改后的去噪网络中，进行迭代去噪；步骤6，采用VAE图像解码器恢复图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津大学 上海人工智能创新中心 表征动态融合和记忆信息恢复的高效视觉图像生成方法
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