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申请/专利权人：深圳大学

摘要：本发明属于图像质量评价技术领域，并公开了一种AI图像的图像质量评价方法、系统、设备及介质，包括：获取初始AI图像及对应文本提示数据；对所述初始AI图像进行预处理，得到若干不同尺度的AI图像；将各不同尺度的AI图像及对应文本提示数据输入多尺度图像质量评价模型中进行质量评价，得到图像质量评价分数；其中，所述图像质量评价分数包括AI图像的内容一致性分数、视觉质量分数和真实性分数；所述多尺度图像质量评价模型包括依次连接的特征提取模块、AFF模块和评价模块；所述特征提取模块是基于图像编码器构建的，所述评价模块包括若干平行设置的全连接层。本发明所述技术方案在AI生成图像的多维度评价上表现出强大的性能。

主权项：1.一种AI图像的图像质量评价方法，其特征在于，包括：获取初始AI图像及对应文本提示数据；对所述初始AI图像进行预处理，得到若干不同尺度的AI图像；将各不同尺度的AI图像及对应文本提示数据输入多尺度图像质量评价模型中进行质量评价，得到图像质量评价分数；其中，所述图像质量评价分数包括AI图像的内容一致性分数、视觉质量分数和真实性分数；所述多尺度图像质量评价模型包括依次连接的特征提取模块、AFF模块和评价模块；所述特征提取模块是基于图像编码器构建的，所述AFF模块包括依次连接的特征堆叠层、第一线性层、第二线性层和特征融合层，所述第一线性层和所述第二线性层之间插入有ReLU激活函数，所述第二线性层之后设置有Softmax函数；所述评价模块包括若干平行设置的全连接层；所述多尺度图像质量评价模型的训练过程包括：获取训练数据；所述训练数据包括AI训练图像及对应的图像质量评价分数；构建初始多尺度图像质量评价模型，将所述训练数据输入所述初始多尺度图像质量评价模型进行质量评价，并以质量评价后的初始训练结果与所述AI训练图像及对应的图像质量评价分数之间的损失最小为目标，进行训练，得到所述多尺度图像质量评价模型；所述多尺度图像质量评价模型的处理过程包括：将各不同尺度的AI图像及对应文本提示数据输入所述特征提取模块中进行多尺度特征提取，得到多尺度语义特征数据和文本特征数据；将所述多尺度语义特征数据输入所述AFF模块中进行自适应特征融合，得到融合图片特征数据；将所述融合图片特征数据输入所述评价模块进行分数预测，得到所述初始AI图像对应的视觉质量分数和真实性分数；基于所述融合图片特征数据和所述文本特征数据计算所述初始AI图像对应的内容一致性分数。

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权利要求：

百度查询： 深圳大学 一种AI图像的图像质量评价方法、系统、设备及介质