【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及深度学习模型优化，具体地说是一种基于语义辅助和元迁移学习的扩散模型优化方法、设备及介质。
技术介绍
1、扩散模型(diffusion models)是一类生成模型，通过模拟数据从噪声到真实数据的逆扩散过程来生成高质量样本。尽管扩散模型在图像生成、语音合成等领域表现出色，但其训练过程通常需要大量计算资源和数据，且在不同任务上的泛化能力有限。
2、同时传统扩散模型存在采样效率低、难以融入语义信息等问题。此外，扩散模型在处理不同任务时需要大量数据和计算资源，难以快速适应新任务。
3、故如何使扩散模型能够更好地理解和生成与输入语义相关的数据，同时提高采样效率，使扩散模型能够快速适应新任务是目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是提供一种基于语义辅助和元迁移学习的扩散模型优化方法、设备及介质，来解决如何使扩散模型能够更好地理解和生成与输入语义相关的数据，同时提高采样效率，使扩散模型能够快速适应新任务的问题。
2、本专利技术的...
【技术保护点】
1.一种基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，语义信息具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，融合语义嵌入向量和噪声特征具体如下：
4.根据权利要求2所述的基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，扩散模型是前馈神经网络，扩散模型的输入是原始数据和时间步，扩散模型的输出是重构的数据；扩散模型的输出传递到语义辅助模块，用于计算语义损
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【技术特征摘要】
1.一种基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，该方法具体如下：
2.根据权利要求1所述的基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，语义信息具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，融合语义嵌入向量和噪声特征具体如下：
4.根据权利要求2所述的基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，扩散模型是前馈神经网络，扩散模型的输入是原始数据和时间步，扩散模型的输出是重构的数据；扩散模型的输出传递到语义辅助模块，用于计算语义损失；
5.根据权利要求4所述的基于语义辅助和元迁移学习相结合的扩散模型优化方法，其特征在于，扩散模型与语义辅助模型联合训练，具体如下：
6.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：王强，李捷明，张野，王冠军，常靓，李照川，张峰，
申请(专利权)人：浪潮软件科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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