本发明公开了一种基于前端画布的多面透视变换拟真渲染方法、电子设备和存储介质，其核心算法为从源图像的四边形区域到目标四边形区域的单应矩阵（Homography Matrix）求解，通过矩阵变换实现像素的空间映射，从而完成图像透视、仿射和投...

本发明公开一种小样本渐进式细粒度多标签的模型训练方法。首先，通过构建层级化标签体系和差异化数据策略，系统性地攻克垂类数据稀缺与概念繁杂的难题。进而，采用渐进式三阶段训练方法，在少量样本上迅速学习领域特征。最终，实现输出一个兼具专业生成能...

本发明公开一种基于语义结构蒙版的定制化大模型图像擦除补全方法、电子设备和存储介质，解决补全区域内容合理性，风格一致性问题，实现高质量、无痕迹的图像擦除补全。图像擦除补全方法包括：S1.构建垂直领域的训练数据集；S2.定制化模型训练；S3...

本发明公开了一种基于蒙版的层级式拉普拉斯抠图方法，该方法采用端到端的深度学习网络，通过多尺度特征提取与多尺度拉普拉斯监督相结合的策略，实现从粗糙蒙版到精细灰度图的生成，其主要技术步骤包括多尺度特征编码、构件拉普拉斯金字塔监督信号、多尺度...

本发明公开一种基于ViT预训练模型与多控制网络的图像风格迁移方法、电子设备和存储介质，其核心思想是构建一个以ViT预训练模型（如Stable Diffusion的VAE编码器与UNet中的Transformer块）为底层基础，并创新性地...

本发明公开一种基于大模型预训练实现修复四方连续图的方法及装置，该方法及装置通过构建特定数据集，生成负样本并进行区域标记，进而构建与微调模型。利用复合损失函数对模型进行优化，实现高效推理与部署。其优势在于修复质量高，能呈现出极佳的无缝效果...

本发明公开了一种基于图像边缘提取的封套拟合方法、电子设备及存储介质，旨在解决现有封套拟合技术中几何变形适用场景有限、网格变形操作繁琐、掩膜方法拟合不精确等问题。具体包括：步骤1.提取容器图像边缘路径及AABB数据；步骤2.计算整个边缘路...

本发明公开一种基于前端画布的图像褶皱拟真渲染方法、电子设备和存储介质，在前端浏览器环境中仅借助HTML Canvas的轻量级渲染能力便可实现对图像褶皱的高仿真模拟；其包括：输入原始图像，计算其目标区域的边界，并生成合成画布；创建合成画布...