【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，本方案可应用于金融、医疗领域，尤其涉及一种结合多实例采样器机制的图像生成方法、装置及设备。
技术介绍
1、当前的图像生成技术存在诸多挑战，扩散模型在文本到图像生成任务中取得了显著进展，但在处理包含多个实例的复杂场景时，仍面临信息泄漏和实例间干扰的问题，导致生成图像的质量和细节表现不佳。传统方法多依赖于复杂的模型结构或额外的训练过程，增加了系统的复杂性和部署难度。
2、在医疗健康领域，例如医学影像合成(如mri或ct图像的生成)中，扩散模型需要精确生成多器官、病灶区域的复杂结构，但信息泄漏可能导致关键解剖特征的模糊或错位，影响临床诊断的准确性。同时，实例间干扰可能使生成的图像出现不合理的组织重叠，误导医生的判断。
3、在金融领域，如自动生成金融报告中的可视化图表(如股票趋势图或风险评估图)时，扩散模型需同时处理多个数据实例(如不同时间序列或资产类别)。若存在信息泄漏或实例干扰，可能导致生成的图表数据混淆，例如错误关联不同股票的趋势，进而影响投资决策的可信度。
4、因此，现有的多实...
【技术保护点】
1.一种结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，所述根据各实例的空间条件信息确定每个实例在所述初始噪声图像中的位置信息后，生成对应的定位框，包括：
3.根据权利要求1所述的结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，通过多实例扩散模型对所述初始噪声图像及各所述定位框并行执行预设步数反向去噪，输出多实例扩散结果，包括：
4.根据权利要求3所述的结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，所述通过多实例扩散模型对所述初始噪声图像及各所...
【技术特征摘要】
1.一种结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，所述根据各实例的空间条件信息确定每个实例在所述初始噪声图像中的位置信息后，生成对应的定位框，包括：
3.根据权利要求1所述的结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，通过多实例扩散模型对所述初始噪声图像及各所述定位框并行执行预设步数反向去噪，输出多实例扩散结果，包括：
4.根据权利要求3所述的结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，所述通过多实例扩散模型对所述初始噪声图像及各所述定位框进行m步去噪，输出对应的全局特征及实例特征，包括：
5.根据权利要求1所述的结合多实例采样器机制的图像生成方法，其特征在于，所述通过多实例扩散模型对所述初始噪声图像及各所述定位框并行执行预设步数反向去噪，输出多实例扩散结果之前，还包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑喜民，王晨萱，舒畅，陈远旭，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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