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申请/专利权人：厦门蝉羽网络科技有限公司
摘要：本发明提供的一种更偏向人们喜好的图像生成方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，通过将n个提示词依次输入随机选取的高性能图像生成算法中，每个提示词生成对应k个图像，并从图像中选出一张最符合人们喜好的图像，构成数据集A；将n个提示词分别输入大语言模型，获得的关键词组输入图像数据库进行搜索，选取热度最高的一张图以及随机选取相似度排名靠后的k‑1张图像，并将关键词与热图输入多模态模型获得新提示词，组成数据集B；将数据集A和数据集B输入CLIP进行微调学习，得到训练好的模型。本发明通过在训练集中明确区分首选图像和非首选图像来调整模型，使得模型更好地捕捉人类意图，生成的图像更符合人们的偏好。
主权项：1.一种更偏向人们喜好的图像生成方法，其特征在于，包括：S1,获取数据集A；其中，所述数据集A包含n组数据，每组数据分别由一个提示词和对应的k张AI图像组成；所述k张AI图像是通过将提示词输入随机选取的高性能图像生成算法生成的；所述k张AI图像中包含一张最符合人们喜好的图像；S2,获取数据集B；其中，所述数据集B包含n组数据，每组数据分别由一个新提示词和对应的k张新图像组成；所述k张新图像是由一张热图和k-1张随机图组成，通过将数据集A中的提示词依次输入大语言模型获得关键词组，再将所述关键词组输入图像数据库进行搜索后获得关键词组对应的相似度降序排列图像集，并从所述相似度降序排列图像集中选出一张热度最高的图像，即热图，并在所述相似度降序排列图像集的一定阈值范围内随机选取k-1张图像，即随机图；所述新提示词是将所述关键词组与对应的热图，输入多模态模型，推理生成的新提示词；S3,将所述数据集A和数据集B输入CLIP模型中进行学习训练，并微调CLIP模型的参数，以最大化首选图像与对应文本提示之间的嵌入相似性，同时最小化非首选图像与文本提示之间的相似性，获得训练好的CLIP模型；其中，所述首选图像包括最符合人们喜好的图像或所述热图；S4,将新数据输入训练好的CLIP模型中，生成更偏向人们喜好的图像；其中，所述新数据包括初始图像和文本。
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