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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于场景图的文生图大模型提示词优化方法、电子设备、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：CN119167940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411054769.1，技术领域涉及：G06F40/30；该发明授权基于场景图的文生图大模型提示词优化方法、电子设备、介质是由赵俊博;叶雅丽;王皓波;叶文涛设计研发完成，并于2024-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于场景图的文生图大模型提示词优化方法、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于场景图的文生图大模型提示词优化方法、电子设备、介质，包括：获取第一提示词，解析得到第一场景图；将第一提示词输入至文生图大模型中，生成对应的第一图片；将第一场景图与第一图片进行语义对齐得到第二场景图；将第一提示词以及第二场景图输入至预先训练好的提示词优化模型中，输出第二提示词；包括：对第一提示词进行编码得到文本特征，对第二场景图进行编码、卷积得到语义特征；将文本特征、语义特征拼接后输入至文本编辑解码器，输出至少包括删除、重排、插入在内的动作；基于输出的删除、重排、插入动作对第一提示词进行处理，得到第二提示词。

本发明授权基于场景图的文生图大模型提示词优化方法、电子设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于场景图的文生图大模型提示词优化方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤： 获取第一提示词，对第一提示词进行解析得到第一场景图；将第一提示词输入至文生图大模型中，生成对应的第一图片；将第一场景图与第一图片进行语义对齐得到第二场景图； 将第一提示词以及第二场景图输入至预先训练好的提示词优化模型中，输出第二提示词；包括：对第一提示词进行编码得到文本特征，对第二场景图进行编码、卷积得到语义特征；将文本特征、语义特征拼接后输入至文本编辑解码器，输出至少包括删除、重排、插入在内的动作；基于输出的删除、重排、插入动作对第一提示词进行处理，得到第二提示词； 其中，提示词优化模型的训练过程包括： 计算第二场景图与第二图片间的第一图文一致性评估指标，计算第一提示词与第二图片间的第二图文一致性评估指标，基于第二图片获取图片美学评估指标； 基于第一图文一致性评估指标、第二图文一致性评估指标、图片美学评估指标设置奖励函数，通过强化学习范式采用奖励函数驱动提示词优化模型的训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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