1.一种基于扩散模型和重加权策略的纹理合成方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、预训练阶段：首先对纹理数据集执行预处理操作，通过数据增强技术提升纹理样本的多样性；然后，使用自编码器在无监督的方式下进行训练，学习一个能够将纹理图像从高维像素空间映射到低维潜在空间的映射函数；

S2、前向加噪阶段：通过潜在扩散模型进行纹理的扩散模拟：模型逐步向潜在表示中注入噪声，模拟纹理从有序到无序的过渡过程；同时，此阶段中引入样本重加权去相关模块，该样本重加权去相关模块基于因果推理理论，通过随机傅里叶特征映射扩展特征空间，并对扩展后的特征进行权重学习；

S3、反向采样阶段：模型执行去噪过程，逐步从加噪的潜在表示中移除噪声，恢复出清晰的纹理特征：通过迭代的方式进行，每一步都利用UNet模型预测并去除噪声，逐渐逼近初始的无噪声潜在表示；最终，通过自编码器将潜在表示解码回像素空间，得到纹理合成的最终结果。

2.如权利要求1所述的基于扩散模型和重加权策略的纹理合成方法，其特征在于，在前向加噪阶段的特征提取阶段中的纹理描述符既作为潜在扩散模型的条件输入，也作为样本重加权去相关模块的输入以学习新的样本权重；

最终，在整个前向训练阶段中，模型通过计算预测噪声和真实噪声之间的差异来输出预测误差，并结合样本重加权去相关模块计算得到的样本权重 形成加权损失函数：其中 表示第i个样本的权重， 为模型对第i个样本在时间t的噪声预测， 为第i个样本在时间t的真实噪声，N为样本的总数。