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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
申请日：2024-05-27
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247608A
主分类号：G06V10/774
分类号：G06V10/774;G06V10/764;G06V10/74;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本申请实施例公开了一种概念学习方法、图像生成方法及相关装置，其中该概念学习方法包括：获取训练图像及其对应的提示文本；训练图像包括目标概念，提示文本包括目标概念对应的标识信息和目标概念所属的类别信息；根据训练图像和提示文本，生成预测图像；根据预测图像，确定预测概念特征；确定预测概念特征与标识信息对应的标识特征之间的第一相似度；确定训练概念特征与标识特征之间的第二相似度；确定预测概念特征与类别信息对应的类别特征之间的第三相似度；根据第一相似度、第二相似度以及第三相似度，确定第一损失；基于第一损失，训练标识特征。该方法能够提高通过扩散模型生成的图像的准确度。
主权项：1.一种概念学习方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练图像及其对应的提示文本；所述训练图像包括目标概念，所述提示文本包括所述目标概念对应的标识信息和所述目标概念所属的类别信息；根据所述训练图像和所述提示文本，生成预测图像；根据所述预测图像，确定预测概念特征；所述预测概念特征用于表征所述目标概念在所述预测图像中的外观；确定所述预测概念特征与所述标识信息对应的标识特征之间的第一相似度；确定训练概念特征与所述标识特征之间的第二相似度，所述训练概念特征用于表征所述目标概念在所述训练图像中的外观；确定所述预测概念特征与所述类别信息对应的类别特征之间的第三相似度；根据所述第一相似度、所述第二相似度以及所述第三相似度，确定第一损失；基于所述第一损失，训练所述标识特征。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 一种概念学习方法、图像生成方法及相关装置
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