基于物理约束和语义形状推断的红外图像对抗生成方法

本申请涉及人工智能图像生成技术领域，特别涉及一种基于物理约束和语义形状推断的红外图像对抗生成方法，包括：将语义掩码输入至语义到目标实例转化模块中，生成对应的语义实例掩码，筛选出高价值类别的目标实例，并计算高价值类别的目标实例的边界框，从而得到高价值类别的目标实例的裁剪参数；将语义实例掩码和高价值类别的目标实例的裁剪参数输入至由交叉注意力网络和温度与发射率查表单元组成的物理约束的语义形状推断模块中，生成物理约束；将随机噪声、语义掩码和生成的物理约束输入至通过对抗学习预训练得到的引导生成模型中，由引导生成模型最终生成在结构细节和物理特性上均准确的红外图像。