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申请/专利权人：清华大学
摘要：本申请涉及计算机图像处理中的视觉通用模型技术领域，特别涉及一种任务可通用的轻量化视觉基础模型构建方法，其中，方法包括：基于目标大规模视觉语言数据集，训练潜空间扩散生成模型，并利用潜空间扩散生成模型构建初始轻量化视觉基础模型；选择至少一个任务对应的数据集与轻量化的任务特定的解码器；基于数据集和解码器，对初始轻量化视觉基础模型进行训练，得到最终的轻量化视觉基础模型。由此，解决了相关技术中，训练成本和存储成本较高，缺乏良好的可迁移性，无法满足用户个性化功能的需要，不适用于实际的部署与应用等问题。
主权项：1.一种任务可通用的轻量化视觉基础模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：基于目标大规模视觉语言数据集，训练潜空间扩散生成模型，并利用所述潜空间扩散生成模型构建初始轻量化视觉基础模型；选择至少一个任务对应的数据集与轻量化的任务特定的解码器；基于所述数据集和所述解码器，对所述初始轻量化视觉基础模型进行训练，得到最终的轻量化视觉基础模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 任务可通用的轻量化视觉基础模型构建方法
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