技術(shù)特征：

1.一種基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法，其特征在于，所述方法還包括：

3.如權(quán)利要求2所述的基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法，其特征在于，所述方法還包括：

4.如權(quán)利要求3所述的基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法，其特征在于，所述替代圖像處理模型為從所述第二模型池中選擇得到的多個圖像處理模型，所述目標(biāo)圖像處理模型為預(yù)先訓(xùn)練好的與所述替代圖像處理模型同構(gòu)的多個圖像處理模型；

5.如權(quán)利要求4所述的基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法，其特征在于，在對所述擴散模型進(jìn)行訓(xùn)練的第一階段，所述替代圖像處理模型為從所述第二模型池中隨機選擇得到的多個圖像處理模型；

6.如權(quán)利要求4所述的基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法，其特征在于，所述基于多組同構(gòu)的目標(biāo)圖像處理模型和替代圖像處理模型之間的梯度匹配損失，計算得到總的梯度匹配損失，包括：

7.如權(quán)利要求4所述的基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法，其特征在于，所述基于多組同構(gòu)的目標(biāo)圖像處理模型和替代圖像處理模型之間的梯度匹配損失，計算得到總的梯度匹配損失，包括：

8.一種基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

10.一種存儲指令的計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，當(dāng)所述指令被至少一個處理器運行時，促使所述至少一個處理器執(zhí)行如權(quán)利要求1-8中任一項所述的基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法。

技術(shù)總結(jié)
本公開涉及一種基于跨模型泛化和擴散模型的數(shù)據(jù)集蒸餾方法和裝置，所述方法包括：獲取與目標(biāo)數(shù)據(jù)集的應(yīng)用場景對應(yīng)的多種圖像處理模型，得到模型池；從模型池中選擇得到替代圖像處理模型；將當(dāng)前樣本的特征和針對當(dāng)前樣本的提示詞輸入到擴散模型，得到替代樣本；將替代樣本輸入到替代圖像處理模型，得到替代圖像處理模型的當(dāng)前輸出；其中，目標(biāo)圖像處理模型與替代圖像處理模型同構(gòu)；基于替代圖像處理模型的當(dāng)前輸出和目標(biāo)圖像處理模型的當(dāng)前輸出，計算目標(biāo)圖像處理模型與替代圖像處理模型之間的梯度匹配損失；基于梯度匹配損失對擴散模型進(jìn)行訓(xùn)練；響應(yīng)于訓(xùn)練完成，得到對目標(biāo)數(shù)據(jù)集蒸餾后的替代數(shù)據(jù)集。

技術(shù)研發(fā)人員：劉雨帆,李兵,胡衛(wèi)明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國科學(xué)院自動化研究所
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/4/28