【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...
【技术保护点】
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...
【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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