基于扩散模型的图像生成技术研究被引量：1

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摘要图像生成领域一直是人工智能研究领域的重点,近年来,基于扩散模型的图像生成技术正在得到更多研究者的关注。文章在扩散模型生成图像的基础上,研究了一种基于条件扩散的图像生成算法,最终训练得到了拥有定向生成能力的生成模型,由该模型生成的图片均具备较好的辨识度。

作者段倚天余华云

机构地区长江大学计算机科学学院

出处《电脑知识与技术》 2024年第2期16-20,共5页 Computer Knowledge and Technology

关键词扩散模型条件扩散图像生成技术

参考文献2

1于飞,隋正伟,邱凤婷,龚婷婷,赵旭东,刘子浩.SAR图像智能解译样本数据集构建进展综述[J].网络安全与数据治理,2023,42(S01):97-105.
2赵明明,蒋佳芹,尹泓澈,李礼,姚剑.基于非局部生成对抗网络的单张散焦图像去模糊[J].测绘地理信息,2022,47(S01):142-147.
3侯柯冰,程晓荣.基于生成对抗网络的ACGAN模型[J].信息技术与信息化,2020(5):195-198. 被引量：5
4胡央.泥水气压平衡盾构沉降智能预测技术[J].山西建筑,2020,46(13):130-132. 被引量：1
5康文杰,林岚,孙珅,吴水才.生成对抗网络及其在神经影像应用中的研究进展[J].医疗卫生装备,2020,41(9):87-93. 被引量：7
6马燕峰,傅钰,赵书强,杨小款,王子建,董凌,曾凡斐.基于WGAN风光资源场景模拟和时序生产模拟的新能源电源容量配置[J].电力自动化设备,2020,40(11):77-84. 被引量：16
7段风磊.计算机中生成式对抗网络的研究进展及展望[J].科技风,2020(34):94-95. 被引量：2
8杨晓犁.人工智能背景下的视觉设计方式变革与思考[J].美术大观,2020(10):131-133. 被引量：5
9周华强,曹林,杜康宁.多判别器循环生成对抗网络的素描人脸合成[J].计算机工程与应用,2021,57(3):231-238. 被引量：1
10刘之瑜,张淑芬,刘洋,罗长银,李敏.基于图像梯度的数据增广方法[J].应用科学学报,2021,39(2):302-311. 被引量：3

1王坤峰,苟超,段艳杰,林懿伦,郑心湖,王飞跃.生成式对抗网络GAN的研究进展与展望[J].自动化学报,2017,43(3):321-332. 被引量：327
2曹仰杰,贾丽丽,陈永霞,林楠,李学相.生成式对抗网络及其计算机视觉应用研究综述[J].中国图象图形学报,2018,23(10):1433-1449. 被引量：72
3李白杨,白云,詹希旎,李纲.人工智能生成内容(AIGC)的技术特征与形态演进[J].图书情报知识,2023,40(1):66-74. 被引量：242
4朱光辉,王喜文.ChatGPT的运行模式、关键技术及未来图景[J].新疆师范大学学报（哲学社会科学版）,2023,44(4):113-122. 被引量：325
5王蕾.AIGC绘图工具在UI界面设计中的应用探析——以Midjourney为例[J].电脑知识与技术,2023,19(26):108-111. 被引量：6
6刘泽润,尹宇飞,薛文灏,郭蕊,程乐超.基于扩散模型的条件引导图像生成综述[J].浙江大学学报（理学版）,2023,50(6):651-667. 被引量：5
7曹磊,俞剑红.AIGC技术在电影数字化创作与制作平台的创新应用[J].北京电影学院学报,2023(11):80-91. 被引量：23
8卢兆麟,宋新衡,金昱成.AIGC技术趋势下智能设计的现状与发展[J].包装工程,2023,44(24):18-33. 被引量：24
9赵永涛,高经纬.新一代人工智能技术在平面设计中的应用[J].包装工程,2024,45(4):226-234. 被引量：7
10冯玉泉.AIGC在工业设计上的应用与思考[J].包装工程,2024,45(8):337-345. 被引量：16

1王军,高放,省海先,张宇.基于Swin Transformer生成对抗网络的图像生成算法[J].小型微型计算机系统,2024,45(1):241-248. 被引量：3
2汤健,郭海涛,夏恒,王鼎,乔俊飞.面向工业过程的图像生成及其应用研究综述[J].自动化学报,2024,50(2):211-240. 被引量：2

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