【技术实现步骤摘要】
本申请涉及计算机，具体涉及一种对象生成、模型训练方法及装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、相关技术中，在利用对象(例如，路灯、行人、树木、建筑等)对虚拟城市进行建模时，存在对象的数据量小、建模质量低、建模效率低等问题。
技术实现思路
1、本申请的目的之一在于提供一种对象生成方法，以解决相关技术中在对虚拟城市进行建模时，存在数据量小、建模质量低、建模效率低等问题；目的之二在于提供一种模型训练方法；目的之三在于提供一种对象生成装置；目的之四在于提供一种模型训练装置；目的之五在于提供一种电子设备；目的之六在于提供一种计算机可读存储介质；目的之七在于提供一种计算机程序产品。
2、为了实现上述目的，本申请提供一种对象生成方法，采用的技术方案如下：
3、获取第一对象；其中，所述第一对象具有融合特征，所述第一对象的融合特征是基于包含所述第一对象的第一模态数据的融合特征确定的，所述第一模态数据的融合特征是基于所述第一模态数据的数据表示和其他模态数据的数据表示确定的；
<...【技术保护点】
1.一种对象生成方法，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，所述扩散模型包括正向扩散网络和反向扩散网络，所述利用已训练的扩散模型，基于所述第一对象和所述第一对象的融合特征，生成第二对象，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述反向扩散网络包括T个级联的噪声预测网络，所述基于所述第一对象的融合特征，对所述加噪对象进行去噪处理，得到所述第二对象，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第j个噪声预测网络对目标噪声预测网络对应的输出对象进行去噪处理，确定所述第j个噪声预测...
【技术特征摘要】
1.一种对象生成方法，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，所述扩散模型包括正向扩散网络和反向扩散网络，所述利用已训练的扩散模型，基于所述第一对象和所述第一对象的融合特征，生成第二对象，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述反向扩散网络包括t个级联的噪声预测网络，所述基于所述第一对象的融合特征，对所述加噪对象进行去噪处理，得到所述第二对象，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第j个噪声预测网络对目标噪声预测网络对应的输出对象进行去噪处理，确定所述第j个噪声预测网络对应的输出对象，包括：
5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取模态数据集，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述模态数据的数据表示，确定所述模态数据的融合特征，包括：
8.一种模型训练方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡春茂，何政，
申请(专利权)人：重庆长安科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。