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2024-01-03 发布于四川
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基于改进扩散模型的跨模态图像修改方法.pdf

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本发明公开了基于改进扩散模型的跨模态图像修改方法，包括采用Attention‑BasedEfficientNet‑B0模型及Attention‑Based双向GRU模型分别提取数据集中的图像特征和文本特征；处理所提取的文本及图像特征，建立相似性度量，通过在扩散模型中嵌入图像特征和文本特征的融合信息来实现跨模态的图像修改，首先将图像送入扩散模型的前向过程中得到纯噪声特征图，然后在反向去噪过程中预测带有原文本信息噪声和带有修改文本信息噪声实现图像修改，解决了现有基于扩散模型的跨模态图像修改方法针对

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117333653A

(43)申请公布日2024.01.02

(21)申请号202311247401.2G06N3/08(2023.01)

(22)申请日2023.09.2

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