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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利文生图大模型的训练和文生图方法、装置、设备和介质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：CN119516016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411505398.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权文生图大模型的训练和文生图方法、装置、设备和介质是由王艺鹏设计研发完成，并于2024-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本文生图大模型的训练和文生图方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种文生图大模型的训练和文生图方法、装置、设备和介质，涉及人工智能领域，具体涉及深度学习、大模型、计算机视觉等技术领域，能够用于生成式搜索、文档智能编辑、智能助手、智能电商等应用领域。具体实现方案为：采用多个图文数据对，依次对文生图大模型执行多个训练阶段；其中，第i个训练阶段待训练的文生图大模型的模型参数是根据第i‑1个训练阶段训练得到的文生图大模型的多套模型参数的评估指标筛选得到的；从最后一个训练阶段训练得到的文生图大模型的多套模型参数中，确定待微调模型参数；基于多个图文数据对中样本图像的质量得分和美学得分，确定第一图文数据对；采用第一图文数据对，对待微调模型参数进行微调。

本发明授权文生图大模型的训练和文生图方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种文生图大模型的训练方法，包括： 采用多个图文数据对，依次对文生图大模型执行多个训练阶段；其中，第i个训练阶段待训练的文生图大模型的模型参数是根据第i‑1个训练阶段训练得到的文生图大模型的多套模型参数的评估指标筛选得到的，i为大于1的正整数； 从最后一个训练阶段训练得到的文生图大模型的多套模型参数中，确定待微调模型参数； 基于所述多个图文数据对中样本图像的第一质量得分和美学得分，从所述多个图文数据对中确定第一图文数据对； 采用所述第一图文数据对，对所述待微调模型参数进行微调，以得到文生图大模型对应的目标模型参数； 其中，所述多个训练阶段包括语义调性对齐阶段，所述语义调性对齐阶段包括： 采用所述文生图大模型，对所述多个图文数据对中与所述语义调性对齐阶段适配的第二图文数据对中的样本文本进行处理，得到第一输出图像； 根据所述第一输出图像与所述第二图文数据对中的样本图像之间的风格差异和语义差异，对所述文生图大模型进行训练，以得到所述语义调性对齐阶段训练得到的文生图大模型的多套模型参数。

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