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申请/专利权人：西北大学
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，尤其涉及一种细粒度的文字生成山水画模型构建方法，通过大语言模型自动构建原始数据集，对原始数据集进行人工标注，对标注后的原始数据集进行预处理得到山水画图文数据集；山水画图文数据集包括图像及与每张图像对应的细粒度文本信息，所述细粒度文本信息包括：历史文化信息、画面内容描述、画作蕴含情感信息和中国传统诗歌，将细粒度文本信息的文本特征向量按照特定顺序注入预训练模型的不同交叉注意力层中，使用LoRA对预训练模型进行微调，控制扩散过程，得到一种细粒度文字生成山水画模型；本发明模型可生成更符合传统中国山水画风格且在表达画作蕴含情感信息方面具有优势的画作。
主权项：1.一种细粒度的文字生成山水画模型构建方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤1，通过大语言模型自动构建原始数据集，对原始数据集进行人工标注，对标注后的原始数据集进行预处理得到山水画图文数据集T2ICLP；所述山水画图文数据集T2ICLP包括图像及与每张图像对应的细粒度文本信息，所述细粒度文本信息包括：历史文化信息、画面内容描述、画作蕴含情感信息和中国传统诗歌；步骤2，选取一部分山水画图文数据集T2ICLP作为训练集，剩余另一部分作为测试数据集和验证数据集；步骤3，将所述细粒度文本信息分别输入文本编码器提取文本的语义信息、上下文关系、情感色彩深层次特征，得到对应的文本特征向量；步骤4，将步骤3中的文本特征向量作为输入，按照特定顺序注入预训练模型提取山水画图像的结构、纹理特征，得到图像的潜在空间向量，将所述图像的潜在空间向量注入预训练模型进行训练，并利用所述细粒度文本信息引导扩散预训练模型；步骤5，采用LoRA作为微调方法对所述预训练大模型进行微调，冻结预训练大模型的权重，控制扩散过程，得到一种文字生成山水画模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北大学 一种细粒度的文字生成山水画模型构建方法
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