【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机，具体涉及图像处理方法、电子设备和计算机可读介质。
技术介绍
1、图像生成是人工智能领域的一项重要创新，通过深度学习模型能够自动创造出全新的图像内容。例如，可通过扩散模型(diffusion model，dm)等深度学习模型进行图像生成。扩散模型是一种先进的图像生成技术，它通过模拟数据的扩散过程来生成高质量的图像。
2、现有技术中，扩散模型需要通过多个迭代步骤逐渐构建图像，每一步都需要对数据进行复杂的计算和更新，从而导致图像生成过程耗时较长。
技术实现思路
1、本申请实施例提出了图像处理方法、电子设备和计算机可读介质，以解决现有技术中通过扩散模型生成图像耗时较长的技术问题。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：在扩散模型生成图像的过程中，确定所述扩散模型中降噪网络执行图像降噪处理操作的当前时间步，所述降噪网络中包括窗口注意力层；基于所述当前时间步，配置所述窗口注意力层的窗口参数，所述窗口参数包括以下至少一项：窗口尺寸、...
【技术保护点】
1.一种图像处理方法，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，所述窗口参数包括窗口尺寸，所述窗口尺寸包括窗口高度和窗口宽度；所述基于所述当前时间步，配置所述窗口注意力层的窗口参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述窗口参数包括窗口位移量，所述窗口位移量包括横向位移量和纵向位移量；所述基于所述当前时间步，配置所述窗口注意力层的窗口参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述窗口注意力层通过如下步骤对输入至所述窗口注意力层的第一特征图进行处理：
5.根据权利要...
【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，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，所述窗口参数包括窗口尺寸，所述窗口尺寸包括窗口高度和窗口宽度；所述基于所述当前时间步，配置所述窗口注意力层的窗口参数，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述窗口参数包括窗口位移量，所述窗口位移量包括横向位移量和纵向位移量；所述基于所述当前时间步，配置所述窗口注意力层的窗口参数，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述窗口注意力层通过如下步骤对输入至所述窗口注意力层的第一特征图进行处理：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述窗口参数包括窗口尺寸；所述基于所述窗口参数，确定所述第一特征图中的多个特征块，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述窗口参数包括窗口位移量；所述基于所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：张慎，梁嘉骏，
申请(专利权)人：天津极豪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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