基于分支网络的图像局部重绘优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像优化技术领域，且公开了基于分支网络的图像局部重绘优化方法及系统，其中的基于分支网络的图像局部重绘优化方法包括以下步骤：S1、输入预处理：生成适配模型潜在空间的多模态掩膜输入；S2、分支网络架构；S3、分层特征融合：将分支网络学习到的局部特征注入原始模型；S4、训练策略：高效微调分支网络，平衡生成质量与训练成本；S5、分辨率适配：支持从低分辨率到4K级输入的生成一致性；S6、推理优化：提升生成结果的视觉连贯性与可控性。本发明专利技术设计合理，通过多模态掩膜输入与分层特征融合机制，模型能够精准捕捉局部区域的纹理、光照及几何结构特征，结合多任务损失设计，生成内容在空域与频域均与原始图像高度一致。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像优化，尤其涉及基于分支网络的图像局部重绘优化方法及系统。

技术介绍

1、现有图像局部重绘技术主要依赖传统手工编辑工具(如克隆修复画笔)或基于深度学习的生成模型(如生成对抗网络、扩散模型)。尽管扩散模型通过结合文本描述与掩膜(mask)区域可实现局部内容生成，但其仍存在以下技术缺陷：

2、掩膜区域特征学习不足：现有方法未对掩膜区域的上下文信息进行针对性建模，导致生成内容与原始图像的纹理、光照及几何结构一致性差，表现为边缘过渡生硬、细节失真(如纹理模糊、阴影不匹配)及人工合成痕迹显著；

3、复杂背景适应性差：针对高复杂度背景(如密集纹理、动态光照场景)，现有模型难以有效捕捉局部与全局的语义关联，生成内容易出现视觉不协调问题；

4、可控性受限：缺乏精细化控制机制，用户难以通过多模态输入(如草图、色彩标记)引导生成过程，导致重绘结果与预期偏差较大。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是为了解决上述
技术介绍
提到的缺点，而提出的基于分支网络的图像局部重绘优化方法及系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述S1中，具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述S2中，具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述S3中，具体步骤如下：

5.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述S301内，加权求和的公式为：输出特征＝原特征+α×分支特征，其中α为可学习权重系数，α初始化为0.1...

【技术特征摘要】

1.基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述s1中，具体步骤如下：

3.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述s2中，具体步骤如下：

4.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述s3中，具体步骤如下：

5.根据权利要求1所述的基于分支网络的图像局部重绘优化方法，其特征在于，所述s301内，加权求和的公式为：输出特征＝原特征+α×分支特征，其中α为可学习权重系数，α初始化为0...

【专利技术属性】
技术研发人员：白立华，施其明，刘永坚，
申请(专利权)人：数传上海企业发展有限公司，
类型：发明
国别省市：