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本发明公开了人工智能技术领域的一种具有风格个性化的图像生成方法、装置及存储介质,旨在解决图像生成的质量与准确性的技术问题。所述方法包括:选取风格图像,将其输入预构建的VGG19_f3网络模型中,获得不同大小特征图;计算特征图的Gram矩阵,以提取出特征图的风格信息;将经过文本编码器得到的文本的编码、噪音图像、风格信息输入预构建的具有风格引导模块的噪音预测网络进行噪音预测,获得预测噪音并对噪音图像进行重复去噪,获得潜空间图像,以及将其通过图像解码器进行解码,获得最终生成风格个性化图像。本发明能够使模型端到端生成风格个性化图像,使模型具有更强的风格个性化能力,同时保证生成图像的质量以及准确性。
📄 2024102176219 📂 G06T11_00 👤 南京邮电大学 📅 2024-02-28
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发明 已授权

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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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成功交易案例

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
受让方:××新能源科技有限公司
交易类型:独占许可
交易金额:¥320万
🧬

CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
☀️

钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年