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基于预训练文生图模型的生成含有预期标识图像的方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品 

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申请/专利权人:浙江大学

摘要:本申请涉及一种基于预训练文生图模型的生成含有预期标识图像的方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品。方法包括:获得含有预期标识的参考图像,对参考图像依次执行定向编码和反向重建,在反向重建的过程中抽取获得第一自注意力图;获得随机噪声、以及含有预期标识文本的提示句,将随机噪声、提示句输入至预训练文生图模型;在对随机噪声去噪的过程中,将第一自注意力图注入更新相应位置的第二注意力图,引导预训练文生图模型生成含有预期标识的图像。本申请利用第一注意力图,注入更新相应位置的第二注意力图,对生成内容进行细粒度结构特征引导,生成含有预期标识文本提示句所对应的图像时,更好地保留了预期标识的结构和外观特征。

主权项:1.基于预训练文生图模型的生成含有预期标识图像的方法,其特征在于,包括:获得含有预期标识的参考图像,对所述参考图像依次执行定向编码和反向重建,在所述反向重建的过程中抽取获得第一自注意力图;获得随机噪声、以及含有所述预期标识文本的提示句,将所述随机噪声、所述提示句输入至所述预训练文生图模型;在利用所述预训练文生图模型对所述随机噪声去噪的过程中,将所述第一自注意力图注入更新相应位置的第二注意力图,引导所述预训练文生图模型生成含有预期标识的图像。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 浙江大学 基于预训练文生图模型的生成含有预期标识图像的方法、计算机设备、可读存储介质和程序产品

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