龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：上海浙江大学高等研究院
摘要：本发明公开了一种基于最优传输和实例驱动扩散生成模型的图像生成方法，包括：获取目标实例图像及其目标实例类别，利用预训练的扩散生成模型生成正则类别图像数据集；设置实例标识符，与目标实例类别组成文本提示；基于最优传输理论，计算目标实例图像和正则类别图像的特征传输矩阵，根据特征传输矩阵选择和聚焦目标实例特征并基于目标实例特征构造扩散生成模型训练时的损失函数，通过对比学习引导实例标识符与目标实例特征绑定，其中，训练过程使用低秩矩阵模拟的参数高效微调方法；基于训练后的扩散生成模型，通过实例标识符将实例与图像生成指示文本组合，进行实例驱动的图像生成。
主权项：1.一种基于最优传输和实例驱动扩散生成模型的图像生成方法，其特征在于，包括：1获取目标实例图像及其目标实例类别，利用预训练的扩散生成模型生成正则类别图像数据集；2设置实例标识符，与所述目标实例类别组成文本提示；3基于最优传输理论，计算目标实例图像和正则类别图像的特征传输矩阵，根据所述特征传输矩阵选择和聚焦目标实例特征并基于所述目标实例特征构造所述扩散生成模型训练时的损失函数，通过对比学习引导实例标识符与目标实例特征绑定，其中，训练过程使用低秩矩阵模拟的参数高效微调方法；4基于训练后的扩散生成模型，通过所述实例标识符将实例与图像生成指示文本组合，进行实例驱动的图像生成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海浙江大学高等研究院 基于最优传输和实例驱动扩散生成模型的图像生成方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号