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申请/专利权人：中山大学
摘要：本发明涉及计算机视觉的技术领域，提出一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法，包括以下步骤：获取由若干类词汇组成的词汇表；基于所述词汇表，利用大型语言模型生成文本提示符；基于文本提示符创建反事实文本；基于文本提示符，利用扩散模型生成原始图像；基于反事实文本，利用扩散模型生成反事实图像；利用开放世界检测模型和交互式分割模型，从原始图像中提取真实掩码；获取用于预测图像掩码的开放世界分割模型；利用真实掩码和反事实图像对所述开放世界分割模型进行优化训练，当所述开放世界分割模型预测图像掩码的能力达到最优，或训练次数达到预设值时，停止训练，获得优化好的开放世界分割模型。
主权项：1.一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取由若干类词汇组成的词汇表；基于所述词汇表，利用大型语言模型生成文本提示符；基于文本提示符创建反事实文本；基于文本提示符，利用扩散模型生成原始图像；基于反事实文本，利用扩散模型生成反事实图像；利用开放世界检测模型和交互式分割模型，从原始图像中提取真实掩码；获取用于预测图像掩码的开放世界分割模型；利用真实掩码和反事实图像对所述开放世界分割模型进行优化训练，当所述开放世界分割模型预测图像掩码的能力达到最优，或训练次数达到预设值时，停止训练，获得优化好的开放世界分割模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学 一种基于扩散模型反事实图像生成的开放域分割方法
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