【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种基于ai深度学习的图像生成方法和系统。
技术介绍
1、近年来，随着互联网技术、传输存储技术、智能便携设备和娱乐休闲应用的快速发展，各种图像和视频资源大量涌现，极大地丰富了人们的生活。这些图像信息在日常生活和工作中发挥着越来越重要的作用。然而，在某些领域，由于现实场景和图像采集工具的限制，现有的图像质量仍不能满足我们的要求，例如医疗诊断、卫星遥感和交通监控等领域。
2、深度学习技术的发展给人们带来了更多的可能性，人们希望机器能够充满创造力，能够进行画画、写诗、音乐创作等。随着自动编码器和变分编码器的提出，这些想法逐渐变为现实。生成对抗网络 (gan) 的提出，更是推动了无监督学习的发展进程。gan 已成为深度学习领域的重要研究方向。
3、目前，gan 的研究和应用主要集中在图像和视觉领域，如图像风格迁移、图像降噪修复、图像合成和图像超分辨率等。gan 通过引入博弈论思想，在训练过程中交替训练生成器和判别器来学习数据的特征分布，不需要标注的样本就能学习特征表示，并使用随机梯度下降 ...
【技术保护点】
1.一种基于AI深度学习的图像生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AI深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述收集用于训练的图像数据集，准备特征提取所需的图像窗口包括：
3.根据权利要求2所述的基于AI深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述使用自注意力机制从所述图像数据集中提取窗口特征包括：
4.根据权利要求3所述的基于AI深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述使用PyTorch框架构建LS-C-DCGAN模型包括：
5.根据权利要求4所述的基于AI深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述生成器...
【技术特征摘要】
1.一种基于ai深度学习的图像生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于ai深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述收集用于训练的图像数据集，准备特征提取所需的图像窗口包括：
3.根据权利要求2所述的基于ai深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述使用自注意力机制从所述图像数据集中提取窗口特征包括：
4.根据权利要求3所述的基于ai深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述使用pytorch框架构建ls-c-dcgan模型包括：
5.根据权利要求4所述的基于ai深度学习的图像生成方法，其特征在于，所述生成器g的网络结构包括：
6.根据权利要求5所述的基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘永逵，邹炳泉，陈瑞红，
申请(专利权)人：空间计算北京智能科技有限公司，
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。