本發(fā)明涉及人工智能，特別涉及一種圖像aigc模型推斷速度的優(yōu)化方法。

背景技術(shù)：

1、近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的迅猛發(fā)展，人工智能生成內(nèi)容(aigc)技術(shù)在圖像生成、圖像修復(fù)、風(fēng)格轉(zhuǎn)換等方面取得了顯著進(jìn)展。aigc技術(shù)通過訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以從無(wú)到有生成高質(zhì)量的圖像，或?qū)σ延袌D像進(jìn)行修復(fù)和優(yōu)化。這些技術(shù)已經(jīng)在許多領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，包括娛樂業(yè)、醫(yī)療影像、自動(dòng)駕駛等。然而，盡管現(xiàn)有aigc技術(shù)在生成圖像質(zhì)量方面取得了顯著成效，但其推斷速度和處理效率仍存在較多問題，這限制了其在實(shí)時(shí)和大規(guī)模應(yīng)用中的廣泛推廣。

2、目前，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(gan)和變分自動(dòng)編碼器(vae)是aigc領(lǐng)域最常用的技術(shù)。gan通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，能夠生成具有高度逼真性的圖像；vae則通過概率模型的方式生成圖像，在保持圖像質(zhì)量的同時(shí)具有一定的生成多樣性。然而，這些技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨如下問題：gan和vae模型通常包含大量的參數(shù)和層級(jí)結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練和推斷過程需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間。特別是在生成高分辨率圖像時(shí)，計(jì)算復(fù)雜度顯著增加，導(dǎo)致推斷速度緩慢，難以滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用的需求。gan在訓(xùn)練過程中容易出現(xiàn)模式崩潰(mode?collapse)和梯度消失(vanishing?gradient)等問題，導(dǎo)致生成圖像的多樣性不足和質(zhì)量不穩(wěn)定。vae在保持生成圖像質(zhì)量和多樣性之間也存在權(quán)衡問題?，F(xiàn)有的aigc模型在特征提取方面仍存在局限性。盡管卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)在特征提取方面表現(xiàn)優(yōu)越，但在處理復(fù)雜和多樣性較高的圖像時(shí)，現(xiàn)有模型提取的特征可能不夠充分和準(zhǔn)確，影響生成圖像的質(zhì)量。現(xiàn)有aigc技術(shù)在模型參數(shù)優(yōu)化方面仍有待改進(jìn)。傳統(tǒng)的優(yōu)化方法在應(yīng)對(duì)大規(guī)模和高維度數(shù)據(jù)時(shí)，效率較低，難以快速適應(yīng)動(dòng)態(tài)變化的輸入數(shù)據(jù)和生成需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、鑒于此，本發(fā)明提供了一種圖像aigc模型推斷速度的優(yōu)化方法，顯著提高了圖像aigc模型的推斷速度和生成質(zhì)量。同時(shí)，基于質(zhì)量評(píng)估結(jié)果的動(dòng)態(tài)參數(shù)優(yōu)化機(jī)制，使得模型具有高度的魯棒性和適應(yīng)性，能夠在各種復(fù)雜應(yīng)用場(chǎng)景中表現(xiàn)出色。

2、本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

3、一種圖像aigc模型推斷速度的優(yōu)化方法，所述方法包括：

4、步驟1：構(gòu)建輸入圖像的高維復(fù)數(shù)特征空間；

5、步驟2：初始化多模態(tài)譜卷積核，并定義多模態(tài)卷積操作；對(duì)輸入圖像的高維復(fù)數(shù)特征空間進(jìn)行多模態(tài)圖譜卷積操作，計(jì)算初始卷積輸出；

6、步驟3：對(duì)初始卷積輸出應(yīng)用復(fù)數(shù)激活函數(shù)和高維拉普拉斯算子，得到優(yōu)化推斷特征；

7、步驟4：aigc模型基于優(yōu)化推斷特征進(jìn)行模型推斷，生成圖像；

8、步驟5：評(píng)估生成圖像的質(zhì)量，得到質(zhì)量評(píng)估結(jié)果，基于質(zhì)量評(píng)估結(jié)果對(duì)多模態(tài)卷積核參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

9、進(jìn)一步的，步驟1具體包括：計(jì)算輸入圖像的復(fù)數(shù)矩陣表示；使用復(fù)數(shù)域的多尺度分解，將復(fù)數(shù)矩陣映射到不同頻率和特征維度上，同時(shí)引入分形維度參數(shù)對(duì)不同頻率和特征維度進(jìn)行擴(kuò)展和加權(quán)，再通過復(fù)數(shù)高斯-勒讓德變換進(jìn)行平滑處理，得到輸入圖像的高維復(fù)數(shù)特征空間。

10、進(jìn)一步的，使用如下公式，計(jì)算輸入圖像的復(fù)數(shù)特征表示：

11、

12、其中，im，n為輸入圖像i的復(fù)數(shù)矩陣表示；im，n為輸入圖像的二維矩陣表示；i為虛數(shù)單位，定義為i2＝-1；為對(duì)輸入圖像進(jìn)行hilbert變換，得到其瞬時(shí)幅值和相位信息；m和n分別表示輸入圖像在水平方向和垂直方向上的像素坐標(biāo)；通過如下公式，使用復(fù)數(shù)域的多尺度分解，將復(fù)數(shù)矩陣映射到不同頻率和特征維度上，同時(shí)引入分形維度參數(shù)對(duì)不同頻率和特征維度進(jìn)行擴(kuò)展和加權(quán)，得到復(fù)數(shù)分形表示fm，n，k：

13、

14、其中，fm，n，k表示第k個(gè)特征維度上的復(fù)數(shù)分形表示；p，q分別表示水平方向上和垂直方向上的的頻率范圍；fm和fn分別表示水平方向上和垂直方向上的頻率成分；β為分形維數(shù)參數(shù)，用于調(diào)節(jié)多尺度分解中的權(quán)重；αk為分形維數(shù)參數(shù)，控制特征維度k的擴(kuò)展程度；p和q均為下標(biāo)索引。

15、進(jìn)一步的，使用如下公式，復(fù)數(shù)分形表示fm，n，k通過復(fù)數(shù)高斯-勒讓德變換進(jìn)行平滑處理，得到輸入圖像的高維復(fù)數(shù)特征空間：

16、

17、其中，σ為高斯函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；m和n分別為輸入圖像在水平方向和垂直方向上的像素個(gè)數(shù)；pm，n(z)為勒讓德多項(xiàng)式；z為高維復(fù)數(shù)變量。

18、進(jìn)一步的，步驟2中的初始化的多模態(tài)譜卷積核使用如下公式進(jìn)行表示：

19、

20、其中，wu，v，l表示在空間位置(u，v)和通道l上的多模態(tài)譜卷積核；ω0為初始頻率參數(shù)。

21、進(jìn)一步的，使用如下公式，對(duì)輸入圖像的高維復(fù)數(shù)特征空間進(jìn)行多模態(tài)圖譜卷積操作，計(jì)算初始卷積輸出：

22、

23、其中，x(1)表示初始卷積輸出；表示對(duì)所有特征提取路徑進(jìn)行求和，s表示特征提取路徑的總數(shù)；s為下標(biāo)索引；表示沿著特征提取路徑γs進(jìn)行積分運(yùn)算；*表示卷積操作；gm表示多模態(tài)圖譜的圖結(jié)構(gòu)；ξs(θ)為多模態(tài)特征提取函數(shù)，定義為：

24、

25、其中，θs為路徑角度中心；θ為角度變量；σ2表示路徑角度的尺度；r為時(shí)間域變換函數(shù)的數(shù)量；r為下標(biāo)索引；φr(τ)為時(shí)間變換域函數(shù)，τ為時(shí)間變量；φr(τ)＝exp(-αrτ2)cos(βrτ)；其中，αr為時(shí)間衰減參數(shù)；βr為時(shí)間頻率參數(shù)。

26、進(jìn)一步的，步驟3中，通過如下公式，對(duì)初始卷積輸出應(yīng)用復(fù)數(shù)激活函數(shù)：

27、

28、其中，φ(x(1))表示復(fù)數(shù)激活函數(shù)。

29、進(jìn)一步的，通過如下公式，對(duì)初始卷積輸出應(yīng)用復(fù)數(shù)激活函數(shù)后，再乘以高維拉普拉斯算子，得到優(yōu)化推斷特征。

30、進(jìn)一步的，步驟5中，通過評(píng)估生成圖像與預(yù)期生成圖像的差別，得到質(zhì)量評(píng)估結(jié)果，具體包括：計(jì)算生成圖像與預(yù)期生成圖像在對(duì)應(yīng)位置的像素差值，得到所有位置的像素差值的總和后，除以像素總數(shù)，作為質(zhì)量評(píng)估結(jié)果；多模態(tài)卷積核中的初始頻率參數(shù)除以質(zhì)量評(píng)估結(jié)果，完成優(yōu)化。

31、采用以上技術(shù)方案，本發(fā)明產(chǎn)生了以下有益效果：本發(fā)明通過高維復(fù)數(shù)特征空間的構(gòu)建，有效提升了圖像特征的表示能力。復(fù)數(shù)特征表示不僅包含幅度信息，還引入了相位信息，使得特征表示更加豐富和全面。通過這種方式，可以在不增加計(jì)算復(fù)雜度的前提下，顯著提高特征提取的效率，進(jìn)而加快模型的推斷速度。多模態(tài)譜卷積核的設(shè)計(jì)結(jié)合了高斯函數(shù)和平面波函數(shù)，使得卷積操作既能夠捕捉局部特征，又能保持全局的相位信息和頻率信息。高斯函數(shù)部分通過權(quán)重的合理分布，確保了卷積核在不同空間位置上的平滑過渡和噪聲抑制，而復(fù)數(shù)平面波函數(shù)部分則通過方向性和頻率選擇性，增強(qiáng)了卷積核對(duì)復(fù)雜圖像特征的響應(yīng)能力。這種多模態(tài)譜卷積核的使用，大大提高了卷積操作的效率，從而加快了特征提取和處理的速度。復(fù)數(shù)激活函數(shù)通過對(duì)初始卷積輸出進(jìn)行非線性變換，增強(qiáng)了特征表示的復(fù)雜性和豐富性。高維拉普拉斯算子的引入，通過計(jì)算特征表示的二階導(dǎo)數(shù)，突出特征中的局部變化，有效增強(qiáng)了特征中的邊緣和細(xì)節(jié)信息。兩者的結(jié)合，使得特征表示不僅具有更高的非線性和復(fù)雜性，還能更好地反映圖像中的局部和全局信息，從而優(yōu)化了推斷過程，提高了整體計(jì)算效率。