多模态语义引导超分辨率图像生成
借助图像复杂度分析网络、动态上采样策略、语义引导机制和自适应特征融合,生成不同超分辨率图像。
采用动态上采样策略(DUS),基于复杂度热图动态分配计算资源,对复杂区域投入更多迭代步骤,同时采用重叠率 50% 的滑动窗口实现自适应分块处理,平衡计算效率与生成质量,减轻拼接伪影。
具备语义引导机制(SGM),通过全局和区域双层控制实现文本到图像的精确映射。全局层面融合用户提示与语义特征构建增强提示;区域层面根据描述自动应用细节增强、边缘锐化或质量提升策略,实现精确的局部控制。
基于该模型开发的交互式超分辨率图像生成系统,支持自然语言驱动,用户可通过自然语言指令和中间结果可视化调整局部细节,通过渐进式指令优化中间结果,显著提升生成过程的可控性,实现丰富的图像生成。
项目实现
人工智能