公开(公告)号：CN118133120A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410274548.9

申请日：2024-03-11

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 罗桂波 ,  张瀚文 ,  陈明智 ,  朱跃生

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供的基于去噪扩散模型数据生成的多中心隐私计算系统，包括服务器和若干个可与服务器互传数据的客户端，基于去噪扩散模型数据生成的多中心隐私计算系统还包括分布式DDPM生成模块和集成学习模块，分布式DDPM生成模块用于在每个客户端根据自身数据集训练条件扩散模型，并将其统一发送给服务器，然后通过服务器再传送至其他客户端，集成学习模块用于融合各客户端利用本地原始数据和其他客户端合成数据共同训练的分类器，构建并结合多个学习器。

公开(公告)号：CN119169027A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411370398.8

申请日：2024-09-29

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 罗桂波 ,  张瀚文 ,  朱跃生

IPC: G06T7/11 ,  G06T5/70 ,  G06T5/50 ,  G06T5/60 ,  G06N20/20

Abstract: 本申请涉及一种基于数据生成的图像分割方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取掩码图像；掩码图像包括掩码区域；将掩码图像和预设噪声图像输入第一阶段扩散模型，通过第一阶段扩散模型基于掩码图像对预设噪声图像进行去噪处理，得到包括有与掩码区域的区域形状相符的目标对象的低分辨率合成图像；将低分辨率合成图像输入至与第一阶段扩散模型级联的第二阶段扩散模型，通过第二阶段扩散模型对低分辨率合成图像进行去噪处理，得到低分辨率合成图像所对应的高分辨率合成图像，高分辨率合成图像用于进行图像分割模型训练；图像分割模型用于进行图像分割。采用本方法能够得到合规的模型训练图像。