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申请/专利权人：国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心)
摘要：一种基于潜在扩散模型生成多样性图片的方法，通过以下步骤实现：首先，在引导词中加入提示性可变元素，并更新word2vec模型的词典。随后，将引导词token化并转换为嵌入向量。选取样本图片，通过编码器映射并加入高斯噪声进行正向扩散，再与嵌入向量结合，输入潜在扩散模型进行逆向扩散，生成图片。生成的图片通过下游识别器分类，计算信赖得分以评估图片表现。若信赖得分低于阈值，调整嵌入向量优化图片，减少相似度。通过迭代优化，直至图片满足信赖得分要求，最终输出多样化图片。本发明的方法能够有效提升图片数据集的多样性和公平性，同时增强数据集的鲁棒性，从而提高模型对数据集的公平性和敏感度。
主权项：1.一种基于潜在扩散模型生成多样性图片的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.输入所需要生成图片的引导词，并在引导词中加入提示性可变元素，并在word2vec模型的词典中添加相应的提示性可变元素；S2.将加入提示性可变元素后的引导词进行token化，并使用预训练的word2vec模型将token转换为嵌入向量；S3.选取样本图片，通过编码器将其映射到潜在表示空间，并对潜在表示进行正向扩散，逐步加入高斯噪声，直至完全转化为噪声数据；S4.将步骤S2得到的嵌入向量与步骤S3生成的高斯噪声结合，结合后的向量输入到潜在扩散模型中，通过逆向扩散过程逐步去除噪声，重建图片；S5.将逆向扩散生成的图片输入到下游任务识别器中进行分类，并根据分类结果计算信赖得分，以评估生成图片在分类任务中的表现；S6.如果信赖得分未达到预设阈值，根据识别器的反馈对嵌入向量进行优化，计算损失函数，并通过反向传播调整嵌入向量的提示性可变元素部分；S7.将优化后的嵌入向量与新的高斯噪声结合，重新输入到潜在扩散模型中进行逆向扩散，生成新的图片，并重复步骤S5和S6，直到生成的图片满足信赖得分要求，并输出最终生成的多样性图片。
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权利要求：
百度查询： 国家超级计算深圳中心(深圳云计算中心) 一种基于潜在扩散模型生成多样性图片的方法研究
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