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申请/专利权人：广东美晨通讯有限公司
摘要：本发明公开了一种基于U‑net的轻量化扩散模型、终端和图像处理方法，所述扩散模型包括包括U‑net模型，该U‑net模型包括一个用于特征提取的编码器和一个用于重建输出的解码器，其中编码器和解码器之间通过跳跃连接方式进行连接，并且将上下文感知与U‑net模型结合，使用FID和CLIP公式计算指标，在U‑net模型中添加若干个transformer模块，调整该transformer模块的宽度；构建一个文本到图像的扩散模型；将改进U‑net模型与文本到图像的扩散模型相结合，还引入一个数据蒸馏管道进行蒸馏处理，通过正则化来改进步骤蒸馏过程中的学习目标。本发明不仅具有更高的推理速度和图像质量，还能更好地适应移动设备的资源限制，提高了移动端图像处理应用的实用性和用户体验。
主权项：1.一种基于U-net的轻量化扩散模型，其特征在于，包括U-net模型，该U-net模型包括一个用于特征提取的编码器和一个用于重建输出的解码器，其中编码器和解码器之间通过跳跃连接方式进行连接，并且将上下文感知与U-net模型结合，使用FID和CLIP公式计算指标： 在FID中x是真实图像的分布，g是生成图像的分布，μx和μg分别是真实图像和生成图像的特征均值，∑x和Σg分别是真实图像和生成图像的特征协方差矩阵，在CLIP中image_embed是图像的嵌入向量，text_embed是文本的嵌入向量，得到一个改进U-net模型；在U-net模型中添加若干个transformer模块，调整该transformer模块的宽度；构建一个文本到图像的扩散模型；将改进U-net模型与文本到图像的扩散模型相结合，还引入一个数据蒸馏管道进行蒸馏处理，以压缩和加速图像解码器的过程，并通过正则化来改进步骤蒸馏过程中的学习目标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东美晨通讯有限公司 一种基于U-net的轻量化扩散模型、终端和图像处理方法
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