基于自适应感知权重训练扩散模型的壁画修复方法及系统

本发明属于数字图像处理技术领域，尤其涉及基于自适应感知权重训练扩散模型的壁画修复方法及系统。包括：采集真实墙面剥落、裂纹以及霉斑样本，并定义墙面损伤样本，基于预设的规则模拟真实壁画破损，之后通过自适应感知权重机制优化扩散模型训练过程，构建了能够精准捕捉壁画艺术特征的模型；利用所述训练的结果，针对所述目标壁画进行多尺度采样修复，在低尺度下完成主体结构重建，再将结果转化为256×256大小并在潜在空间进行细节优化。通过采集真实损伤样本模拟壁画物理破损、自适应感知权重加权训练策略及多尺度采样修复的协同，实现了壁画修复在破损真实性、语义细节平衡及计算效率上的全面提升，确保修复结果兼具视觉合理性与处理高效性。