【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能和计算机视觉领域，具体涉及一种基于扩散模型的图像生成方法。更特别地，本专利技术涉及一种利用领域提示词对潜在扩散模型进行微调的方法，用于生成特定风格或领域的图像。
技术介绍
1、近些年，随着深度学习技术在计算机视觉领域的飞速发展，基于深度学习的图像生成技术也取得了显著的进展。其中，扩散模型凭借其卓越的图像生成能力受到了广泛的关注。与传统的生成对抗网络(gan)相比，扩散模型在多个方面都展现出了显著优势。扩散模型有效解决了基于gan的图像生成方法在生成图像质量方面的局限性。其生成的图像通常具有更高的清晰度、更丰富的细节和更自然的纹理。其次，扩散模型在训练过程中表现出更好的稳定性和可控性，大大缓解了gan训练中常见的收敛困难问题。
2、虽然扩散模型在图像生成领域取得了良好的表现，但其对计算机过高的显存需求严重限制了生成高分辨率图像的能力。为解决这一问题，研究人员提出了潜在扩散模型。该模型通过引入变分自编码器，将输入图像压缩到潜在空间，并在此空间中执行扩散过程。这种方法在保证生成图像质量的同时，显著降低了扩散模...
【技术保护点】
1.一种基于领域提示词的潜在扩散模型微调方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现包括如下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤2的具体实现包括如下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤3的具体实现包括如下步骤：
【技术特征摘要】
1.一种基于领域提示词的潜在扩散模型微调方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种方法，其特征在于，所述步骤1的具体实现包括如下步骤：
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