一种基于DINO感知引导的流匹配舌象数据增强生成方法

本发明公开了一种基于DINO感知引导的流匹配舌象数据增强生成方法。该方法包括如下步骤：（1）获取标注不同标签的真实舌象图像，使用冻结参数预训练变分自编码器将其映射到低维目标舌象隐空间；（2）构建以UNet架构骨干，集成自适应组归一化调制的时间依赖速度场网络，以流匹配均方误差损失对网络进行训练；（3）引入无标签蒸馏模型DINO感知引导，当模型训练轮次和流路径时间步长大于预设阈值，将流匹配损失与DINO感知损失加权得到总损失，反向传播更新速度场预测网络；（4）在推理采样阶段，结合重缩放无分类器引导策略，合成不同标签舌象图像。本发明为舌诊样本稀缺问题，提供高质量生成数据，增强智能舌诊准确性。