【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种图像生成方法、用于图像生成的噪声预测方法及相关设备。
技术介绍
1、图像生成技术是人工智能领域的一个重要分支，其能够自动地从无到有地创造出全新的图像内容。
2、然而，由于高分辨率的图像样本不易获取，扩散(diffusion)模型等图像生成模型主要使用固定低分辨率的图像样本训练得到，以致这些模型生成的更高分辨率图像会出现不合理的物体结构。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本申请实施例提供了一种图像生成方法、用于图像生成的噪声预测方法及相关设备，以便克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。
2、本申请实施例的第一方面，提供了一种图像生成方法，所述方法包括：
3、在第一图像的分辨率高于预设分辨率的情况下，利用第一模型和第二模型依据所述第一图像进行图像生成，得到第二图像，所述第二图像的分辨率不低于所述第一图像的分辨率；
4、其中，所述第一模型是对所述第二模型中的模块进行调整得到的，且调整后的所述模块的输出符合所述...
【技术保护点】
1.一种图像生成方法，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，在对所述第二模型中的模块进行调整之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第二模型中的模块进行调整之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所需调整的模块的数量和所述第二模型中的各个模块各自与所述第二模型的输入端之间的位置距离，从所述各个模块中选取出所需调整的模块，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第二模型中所需调整的模块的数量是N个的情况下，对所述...
【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，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，在对所述第二模型中的模块进行调整之前，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述第二模型中的模块进行调整之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所需调整的模块的数量和所述第二模型中的各个模块各自与所述第二模型的输入端之间的位置距离，从所述各个模块中选取出所需调整的模块，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述第二模型中所需调整的模块的数量是n个的情况下，对所述第二模型中的模块进行调整，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在第一图像的分辨率高于预设分辨率的情况下，利用第一模型和第二模型依据所述第一图像进行图像生成，得到第二图像，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一执行次数和所述第二执行次数之间的关系满足以下至少一项：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二模型包括预先训练好的用于噪声预测的第三模型；对所述第二模型中的模块进行调整，包括：
9.根据权利要求8所述的方法...
【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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