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申请/专利权人：中译文娱科技(青岛)有限公司
摘要：本发明提供一种多模型跨维度的图像生成方法，涉及图像生成技术领域，方法包括以下步骤：S1：获取用户图像生成需求描述，本发明中，通过设置集成DreamBooth、TextualInversion、LoRA、Hypernetwork、ControlNet等多种训练和控制插件模型，对StableDiffusion模型进行优化，有效提高图像生成的丰富性和质量，各插件模型的优势在于，DreamBooth插件通过训练少量图像生成高质量个性化图像，TextualInversion插件微调参数向量轻量化模型，LoRA插件通过插入数据处理层进行高效图像生成，Hypernetwork插件通过单独的神经网络模型进行图像风格训练，ControlNet插件通过权重克隆和条件控制生成高质量图像。这种集成方法能够将多种技术优势结合，提高图像生成的精确度和多样性，减少对专业设计师的依赖，降低企业宣传内容制作的成本。
主权项：1.一种多模型跨维度的图像生成方法，其特征在于：方法包括以下步骤：S1：获取用户图像生成需求描述；S2：确认待生成图像类型及风格；S3：调用StableDiffuSion优化模型进行图像生成；S4：计算生成图像与需求文本的编码相似度形成推荐列表；S5：根据用户要求数量展示生成结果并存档。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中译文娱科技(青岛)有限公司 一种多模型跨维度的图像生成方法
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