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申请/专利权人：苏州岽睿微电子科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型和重加权策略的纹理合成方法，涉及计算机视觉中的纹理图像生成领域，本发明结合潜在扩散模型和基于因果推理的样本重加权去相关技术，命名为SRD‑LDM，包括预训练、前向加噪和反向去噪三个阶段。在预训练阶段，利用自编码器对纹理图像进行编码，确保从像素空间到潜在空间的有效转换。在前向加噪阶段，模型通过潜在扩散模型进行纹理的扩散模拟。在反向采样阶段，通过去噪过程恢复图像的潜在表示，随后解码回像素空间，生成最终的纹理图像。本发明在纹理合成领域提高了生成质量和效率，同时展示了深度学习和因果推理技术在图像生成中的实际应用潜力。
主权项：1.一种基于扩散模型和重加权策略的纹理合成方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、预训练阶段：首先对纹理数据集执行预处理操作，通过数据增强技术提升纹理样本的多样性；然后，使用自编码器在无监督的方式下进行训练，学习一个能够将纹理图像从高维像素空间映射到低维潜在空间的映射函数；S2、前向加噪阶段：通过潜在扩散模型进行纹理的扩散模拟，具体的：模型逐步向潜在表示中注入噪声，模拟纹理从有序到无序的过渡过程；同时，此阶段中引入样本重加权去相关模块，该模块基于因果推理理论，通过随机傅里叶特征映射扩展特征空间，并对扩展后的特征进行权重学习；S3、反向采样阶段：模型执行去噪过程，逐步从加噪的潜在表示中移除噪声，恢复出清晰的纹理特征，具体的：通过迭代的方式进行，每一步都利用UNet模型预测并去除噪声，逐渐逼近初始的无噪声潜在表示；最终，通过自编码器将潜在表示解码回像素空间，得到纹理合成的最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州岽睿微电子科技有限公司 一种基于扩散模型和重加权策略的纹理合成方法
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