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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了面向可控人类图像生成的姿态修正方法及计算机设备，其中方法包括：S1：对可控人类图像生成模型提取文本特征张量；S2：将文本特征张量池化后进行裁剪、展平，得到一维文本张量；S3：将一维文本张量与扩散步张量相加，得到条件张量；S4：将预测噪音张量做切片处理，得到噪音张量；S5：将位置编号张量与噪音张量相加，得到新噪音张量；S6：将新噪音张量按序输入至层归一化网络及多头自注意力网络中，得到输出张量；S7：将输出张量与条件张量同时输入至多头交叉注意力网络中，得到最终预测噪音张量；S8：生成姿态控制精度更高的最终图像。本发明能够提高姿态控制的精确度。
主权项：1.面向可控人类图像生成的姿态修正方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：记预训练的可控人类图像生成模型中噪音预测网络UNet输出的预测噪音张量为Noutput，记预训练的可控人类图像生成模型中提取后的文本特征张量为TCLIP；S2：将文本特征张量TCLIP输入一维最大池化网络进行最大池化，池化后进行裁剪、展平，得到一维文本张量T；S3：将一维文本张量T与预训练的可控人类图像生成模型中的扩散步张量t相加，得到条件张量C；S4：将预测噪音张量Noutput做切片处理，得到噪音张量N'output；S5：将位置编号张量P与噪音张量N'output相加，得到新噪音张量N；S6：将新噪音张量N按序输入至层归一化网络及多头自注意力网络SA中，再输入至一层层归一化网络中，得到输出张量N4；S7：将输出张量N4与条件张量C同时输入至多头交叉注意力网络CA中，并将结果按序输入至层归一化网络及位置逐元素前馈网络中，得到最终预测噪音张量N'；S8：将最终预测噪音张量N'输入回预训练的可控人类图像生成模型的后续过程，生成姿态控制精度更高的最终图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 面向可控人类图像生成的姿态修正方法及计算机设备
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