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龙图腾网恭喜浙江大学长三角智慧绿洲创新中心申请的专利一种多模态时尚趋势预测和评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119337841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411875889.8，技术领域涉及：G06F40/169；该发明授权一种多模态时尚趋势预测和评价方法是由阚宗挺;柴春雷;孙守迁;黄琦;邹亚峰;张海龙;宋道涵设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态时尚趋势预测和评价方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态时尚趋势预测和评价方法，包括：根据全量趋势特征参数，对参考目标图片进行打标处理，得到全量特征参数；利用Transformer模型进行降维处理，提取出强相关特征参数，形成趋势特征模版；根据趋势特征模版进行CLIP精调，增强跨模态理解能力，实现图文语义对齐；利用精调后的CLIP模型对参考目标图像数据集做图像标注，得到图像‑文本数据对；对扩散模型进行文生图和图生图类型精调，并进行图像生成，得到服装趋势图像；引入评价机制，对生成的服装趋势图像进行效果评估。通过本发明能够灵活、快速、准确地筛选强相关特征参数，获得更加精准的数据标注，进而生成更加符合时尚趋势的服装图像。

本发明授权一种多模态时尚趋势预测和评价方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态时尚趋势预测和评价方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）根据已建立的全量趋势特征参数，对参考目标图片进行打标处理，得到全量特征参数描述；（2）利用Transformer模型对全量特征参数进行降维处理，提取出强相关特征参数，形成趋势特征模版；（3）根据趋势特征模版进行CLIP精调，增强跨模态理解能力，实现图文语义对齐；（3.1）建立精调CLIP模型结构，包括图像编码器和文本编码器；这两个编码器通过预训练使得语义相关的图像和文本特征在相同的特征空间中接近；（3.2）冻结编码器参数：将图像编码器的参数冻结，使得其参数不参与训练；（3.3）添加任务特定层：为目标任务添加新的输出层，并进行精调学习；（3.4）定义损失函数：使用交叉熵损失函数来衡量预测结果和真实标签之间的差距；（3.5）通过反向传播仅更新任务特定层的参数；在验证集上评估模型，调整超参数，直到模型在任务特定层上达到最佳效果；（4）利用精调后的CLIP模型对参考目标图像数据集做图像标注，得到优化的特征参数描述，即图像-文本数据对；（5）根据图像-文本数据对，对扩散模型进行文生图类型精调和图生图类型精调，并进行图像生成，得到服装趋势图像；（5.1）通过提示语精调，冻结扩散模型的所有参数，将输入的文本提示词转换为向量嵌入，然后在训练数据上精调这些嵌入，以适应图像生成需求；（5.2）在扩散模型中插入轻量级的适配器，保持扩散模型的参数冻结，进行针对特定任务的精调，生成服装趋势图像；（5.3）引入相似度控制的损失函数；在损失函数中加入相似度控制因子，用于平衡生成图像与输入图像的相似度；将带有相似度控制因子的损失函数引入适配器的精调过程中，并通过梯度更新适配器权重，实现对生成图像与输入图像的相似度控制；（6）引入评价机制，对生成的服装趋势图像进行效果评估。

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