摘要
本发明涉及图像生成技术领域,具体是一种动态内容感知的多尺度扩散优化方法,所述方法包括以下步骤:(1)通过预训练分割网络生成输入图像的语义热图,标识不同区域的语义复杂度;(2)基于所述语义热图及局部像素方差,动态调整扩散过程中各空间位置的噪声衰减速率;(3)构建分形注意力门控网络,根据特征图熵值动态跳过冗余区域的计算;(4)通过可逆残差扩散链复用前向特征,减少反向传播计算量,本发明动态内容感知的多尺度扩散优化方法,显著提升高频细节生成质量、大幅降低计算资源消耗、加速图像生成速度以及维持生成效果稳定性。