【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像数据处理，尤其涉及一种由条件引导的基于潜在扩散模型的装饰面材料纹理图像生成方法、系统及介质。
技术介绍
1、随着建筑项目变得越来越复杂，设计师需要更多样化的材质和贴图来满足不同项目的需求，高质量的材质纹理生成对于提高视觉真实感至关重要。传统的纹理生成技术主要依靠手工创建或从现实世界采集纹理样本进行复制和拼接，这些方法虽然在某种程度上能够达到所需效果，但往往耗时耗力，且难以处理高度复杂或未知的纹理类型。
2、近年来，深度学习特别是生成对抗网络（gans）和变分自编码器（vaes）等技术的发展，为自动生成高质量纹理开辟了新的道路。然而，这些方法在生成具有复杂结构和高度细节的纹理时仍面临挑战，尤其是在保持纹理的长距离一致性和多样性方面。潜在扩散模型（latent diffusion models, ldms）作为一种新兴的深度生成模型，通过模拟数据的分布在潜在空间中的扩散过程来生成数据。相比于传统的生成模型，ldms能够更好地捕获和再现数据的内在结构和复杂性，使其成为解决上述问题的有力候选者。
【技术保护点】
1.一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，步骤S2具体为：
4.根据权利要求3所述的一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，步骤S3具体为：
5.一种装饰面材料纹理图像生成系统，其特征在于，包括处理器及存储器，所述存储器上存储有程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种装饰面材料纹理图像...
【技术特征摘要】
1.一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求2所述的一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，步骤s2具体为：
4.根据权利要求3所述的一种装饰面材料纹理图像生成方法，其特征在于，步骤s3具体为：
5.一种装饰面材料纹理图像生成系统，其特征在于，包括处理器及存储器，所述存储器上存储有程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现以下步骤：
6.根据权利要求5所述的...
【专利技术属性】
技术研发人员：姜峰，张海军，许振毫，蒋林，陈潇，李劲松，
申请(专利权)人：深圳市杰恩创意设计股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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