【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信号处理领域，具体地，涉及一种基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法、图像可控生成方法、图像处理系统、终端和介质。
技术介绍
1、随着深度学习技术的发展，生成模型在图像生成、视频生成等领域取得了显著的成果。其中，扩散模型(diffusion models)作为一种新兴的生成模型，因其在高维数据生成方面的卓越性能而受到广泛关注。扩散模型通过逐步向数据中添加噪声，然后学习如何逆转这一过程来生成数据，从而实现对复杂数据分布的建模。然而，扩散模型的迭代采样机制虽然提供了灵活的推理控制，但在实际应用中，尤其是在需要实时生成的场景中，其采样效率较低，限制了其在实际应用中的广泛使用。
2、为了解决这一问题，研究者们提出了多种方法来加速扩散模型的采样过程。其中一种方法是通过知识蒸馏技术，将预训练的扩散模型蒸馏成更快的生成器。然而，现有的蒸馏方法通常只能支持一步或几步采样，这在一定程度上牺牲了生成样本的质量和多样性。此外，这些方法在处理复杂的生成任务时，往往缺乏对生成过程的精细控制，导致生成结果的可控性和灵活性不足。
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【技术保护点】
1.基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，训练获得的所述生成式去噪器为μθ(x0|yσ)，yσ表示输入的第一带噪信号，σ表示输入的第一带噪信号的高斯噪声的强度；使用神经网络参数化μθ(x0|yσ)，表示中间带噪信号，表示中间噪声强度；θ为Dθ的可学习参数，以所述教师扩散模型D0初始化所述神经网络神经网络的输出满足x0～μθ(x0|yσ)；
3.根据权利要求1所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，所述得分模型为Dφ(xt,t,yσ...
【技术特征摘要】
1.基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，训练获得的所述生成式去噪器为μθ(x0|yσ)，yσ表示输入的第一带噪信号，σ表示输入的第一带噪信号的高斯噪声的强度；使用神经网络参数化μθ(x0|yσ)，表示中间带噪信号，表示中间噪声强度；θ为dθ的可学习参数，以所述教师扩散模型d0初始化所述神经网络神经网络的输出满足x0～μθ(x0|yσ)；
3.根据权利要求1所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，所述得分模型为dφ(xt,t,yσ,σ)，yσ表示输入的第一带噪信号，σ表示输入的第一带噪信号的高斯噪声的强度，xt表示第二噪声信号，t表示第二高斯噪声的噪声强度t，φ为dφ的可学习参数，以所述教师扩散模型d0初始化所述得分模型；
4.根据权利要求1所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，所述判别器为cψ(xt,t,yσ,σ)，yσ表示输入的第一带噪信号，σ表示输入的第一带噪信号的高斯噪声的强度；xt表示第二噪声信号，t表示第二高斯噪声的噪声强度t；ψ＝[ψ1,ψ2]为判别器的可学习参数；
5.根据权利要求1所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，所述获取无噪声信号，结合所述生成式去噪器，获得带噪信号和高斯噪声，包括：
6.根据权利要求5所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，所述根据所述带噪信号、高斯噪声，获得有效噪声强度和有效噪声信号，包括：
7.根据权利要求5所述的基于扩散模型蒸馏的生成式去噪器训练方法，其特征在于，所述根据所述有效噪声强度、有效噪声信号和所述带噪信号，利用所述教师扩散模型估计数据分数，包括：
8.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑紫阳，彭欣宇，戴文睿，李成林，邹君妮，熊红凯，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：
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