一种制造技术

本发明专利技术公开了一种

【技术实现步骤摘要】
一种AIGC大数据的数据重建方法和系统


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种
AIGC
大数据的数据重建方法和系统
。

技术介绍

[0002]AIGC
即采用人工智能技术来自动生产内容，可以实现将数字内容从一个维度映射到另一个维度，能够提高生产效率
、
降低运营成本
、
优化资源利用等，但是
AIGC
技术的应用需要处理大量的数据和信息，影响数据的转换效率，还存在数据重建的准确度较低的问题
。

技术实现思路

[0003]本申请提供了一种
AIGC
大数据的数据重建方法和系统，用于解决现有技术中由于数据处理量大，导致
AIGC
大数据的数据重建效率和准确度低的技术问题
。
[0004]本申请的第一个方面，提供了一种
AIGC
大数据的数据重建方法，所述方法包括：读取目标重建任务，识别初始模态信息并确定模态转换序列，所述模态转换序列表征为初始模态
‑...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
AIGC
大数据的数据重建方法，其特征在于，所述方法包括：读取目标重建任务，识别初始模态信息并确定模态转换序列，所述模态转换序列表征为初始模态
‑
终止模态；以所述初始模态信息为基准，确定基于所述模态转换序列的转换数据需求；结合泛化扩散模型的数据校验层，对所述初始模态信息进行先验分析，并激活基于所述模态转换序列的目标扩散分支，其中，所述目标扩散分支具有基于模态转换序列的映射独立性，所述泛化扩散模型内嵌有增量学习单元；基于所述目标扩散分支，以所述转换数据需求为基准，进行基于所述初始模态信息的全景外扩拼接与视角信息扩散衍生，确定重构数据；结合所述泛化扩散模型的数据校验层，对所述重构数据进行后验分析，筛选验证重构数据；基于所述初始模态信息与所述验证重构数据，基于所述终止模态进行重建渲染，生成目标重建数据
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模态转换序列包括同模态转换序列与多模态转换序列，且所述初始模态
‑
终止模态的映射关系为一对一映射
、
一对多映射或多对一映射
。3.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述初始模态信息进行先验分析，并激活基于所述模态转换序列的目标扩散分支，该方法包括：其中，所述泛化扩散模型包括后置于所述数据校验层的多个并行扩散分支，且所述多个并行扩散分支与模态转换序列一一对应；基于所述数据校验层，对所述初始模态信息进行可信校验，标识可信初始模态信息；基于所述模态转换序列，遍历所述多个并行扩散分支进行匹配，确定所述目标扩散分支并激活，其中，所述目标扩散分支包括至少一个
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，述泛化性扩散模型内嵌有增量学习单元，该方法包括：若所述目标扩散分支为空，生成增量学习指令；基于所述增量学习指令，激活所述增量学习单元，检索并接收预训练数据；结合所述数据校验层，对所述预训练数据进行可信校验，筛选可信预训练数据；根据所述增量学习单元，训练基于所述可信预训练数据的新增扩散分支，与所述多个并行扩散分支并行配置
。5.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定重构数据，该方法包括：若所述模态转换序列为维度图像转换，结合所述初始模态信息，确定基于所述转换数据需求的缺失模态信息；针对所述缺失模态信息进行扩散衍生，生成所述重构数据；其中，配置基于缺失类型的扩散衍生方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李玉峰，姚五星，王德尧，
申请(专利权)人：句容玄策科技有限公司，
类型：发明
国别省市：