一种基于自监督表征的任务可通用视觉模型构建方法

本发明提出了一种基于自监督表征的任务可通用视觉模型构建方法，本发明利用自监督视觉基础模型的潜在特征空间作为统一表征的基础，通过引入轻量化的残差模块提升重建质量，并结合扩散模型作为生成骨干，从而在统一潜在空间内同时支持感知与生成任务。与现有方法相比，本发明在保证生成质量的同时，显著降低了训练与存储成本，并具备更强的可迁移性和扩展性，能够高效适配多种视觉任务的实际应用需求。