【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，更具体地，涉及一种模型生成方法、图像生成方法、装置以及电子设备。
技术介绍
1、近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的扩散模型也逐渐成为研究的热点。深度学习技术可以通过构建多层神经网络来学习数据的复杂特征和分布情况，从而进一步提高扩散模型的性能。基于深度学习的扩散模型在处理大规模、高维度的数据时具有显著的优势，因此在图像生成、自然语言处理等领域得到了广泛的应用。但是，相关的扩散模型的生成性能还有待提升。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请提出了一种模型生成方法、图像生成方法、装置以及电子设备，以改善上述问题。
2、第一方面，本申请提供了一种模型生成方法，所述方法包括：获取多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，其中，所述多个扩散阶段依次排列；基于所述多个扩散阶段各自对应的待训练子模型，得到多个扩散阶段各自对应的逆向扩散样本序列；基于多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列以及逆向扩散样本序列，对多个扩散阶段各自对应的待训练子模型进行训练，以得到多个扩散阶段各自对应的目标子模型；基于多个扩散阶段各自对应的目标子模型得到目标扩散模型。
3、第二方面，本申请提供了一种图像生成方法，所述方法包括：获取输入数据；将所述输入数据输入到目标扩散模型中，以得到所述目标扩散模型所输出的目标图像，其中，所述目标扩散模型为基于前述的模型生成方法得到。
4、第三方面，本申请提供了一种模型生成装置，所述装置包括：前向序列获取单元，用于获取多
5、第四方面，本申请提供了一种图像生成装置，所述装置包括：输入数据获取单元，用于获取输入数据；图像生成单元，用于将获取的输入数据输入到目标扩散模型中，以得到所述目标扩散模型所输出的目标图像，其中，所述目标扩散模型为基于前述的模型生成方法得到。
6、第五方面，本申请提供了一种电子设备，所述电子设备至少包括处理器、以及存储器；一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行以实现上述方法。
7、第六方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在所述程序代码被处理器运行时执行上述方法。
8、本申请提供的一种模型生成方法、图像生成方法、装置以及电子设备，在获取多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，以及基于多个扩散阶段各自对应的待训练子模型，得到多个扩散阶段各自对应的逆向扩散样本序列后，可以基于多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列以及逆向扩散样本序列，对多个扩散阶段各自对应的待训练子模型进行训练，以得到多个扩散阶段各自对应的目标子模型，进而，基于多个扩散阶段各自对应的目标子模型得到目标扩散模型。从而通过上述方式使得，在划分得到多个扩散阶段的情况下，可以针对每个扩散阶段单独配置一个待训练子模型，然后根据多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列以及逆向扩散样本序列，来对对应的待训练子模型进行训练，以得到多个扩散阶段各自对应的目标子模型，从而使得多个目标子模型可以更好的学习到每个扩散阶段的噪声分布情况，进而使得最终的目标扩散模型为基于多个扩散阶段各自对应的目标子模型得到的情况下，目标扩散模型具有更好的生成性能。
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1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个时间步以及所述初始前向扩散样本序列，得到多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个时间步以及所述初始前向扩散样本序列，得到多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个时间步以及所述初始前向扩散样本序列，得到多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.根据权利要求1-9任一所述的方法，其特征在于，所述方法
11.一种图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
12.一种模型生成装置，其特征在于，所述装置包括：
13.一种图像生成装置，其特征在于，所述装置包括：
14.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器；一个或多个程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述处理器执行以实现权利要求1-10任一所述的方法，或者权利要求11所述的方法。
15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序代码，其中，在所述程序代码被处理器运行时执行权利要求1-10任一所述的方法，或者权利要求11所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个时间步以及所述初始前向扩散样本序列，得到多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个时间步以及所述初始前向扩散样本序列，得到多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述多个时间步以及所述初始前向扩散样本序列，得到多个扩散阶段各自对应的前向扩散样本序列，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：钱生，纳拉米利·克里希纳·萨加尔·雷迪，闵安游，
申请(专利权)人：OPPO广东移动通信有限公司，
类型：发明
国别省市：
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