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申请/专利权人：杭州恬嘻嘻网络科技有限公司
摘要：本发明公开了一种文生图模型训练方法，所述文生图模型训练方法包括：获取样本文本与样本文本对应的样本图像；由文生图扩散模型根据样本文本对加噪样本图像进行降噪处理，生成降噪样本图像，所述样本文本和降噪样本图像作为一组训练样本；将多组训练样本组合为训练集，从所述样本文本对训练集中选取图文样本，选取的图文样本中存在两组与样本文本相对应的两组实体。本发明通过设置文生图模型可以将文本数据传输为图像数据，而文生图模型在进行文生图处理之前对其进行反复训练，并对样本文本进行降噪处理，一定程度上增加了图文的匹配性，并且设置的训练集可以对样本文本进行条件式约束，这样便可以防止生成过程中出现无关的图像信息。
主权项：1.一种文生图模型训练方法，其特征在于：所述文生图模型训练方法包括：获取样本文本与样本文本对应的样本图像；由文生图扩散模型根据样本文本对加噪样本图像进行降噪处理，生成降噪样本图像，所述样本文本和降噪样本图像作为一组训练样本；将多组训练样本组合为训练集，从所述样本文本对训练集中选取图文样本，选取的图文样本中存在两组与样本文本相对应的两组实体；对图文样本中存在的两组实体进行编码，并对两组实体进行类别分类；反复对训练集利用样本文本进行训练选取，并得到所述样本图像的位置区域；将所述样本图像以及所描述的文本信息输入至训练集中训练生图模型；根据样本文本对训练完成后的文生图模型继续训练，直至训练结束得到最终的目标文生图模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州恬嘻嘻网络科技有限公司 一种文生图模型训练方法以及文生图方法
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