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摘要：本发明提出了一种基于图像生成模型的规划意向图生成方法及系统，涉及图像生成技术领域，获取特征标签和样本图片，对样本图片进行预处理，获得处理后的特征标签；对预设基础模型进行调节和验收测试，计算CheckPoint模型的拟合收敛系数，调节模型的训练参数，对获得的标准CheckPoint模型进行调节，获得LoRA模型，通过预设图表脚本对LoRA模型进行验收测试和权重画面测试，对LoRA模型进行训练参数的调节，获得标准LoRA模型；通过图片生成接口生成图片，通过多种输入条件进行图片局部重绘，获得目标图片，本发明减少人工绘制和建模的工作量，降低修改次数和制作经费，同时在方案完成后，通过智能生成应用快速响应修改和渲染，提高评审和汇报过程的效率。

主权项：1.一种基于图像生成模型的规划意向图生成方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取特征标签和样本图片，对样本图片进行预处理，通过特征标签对预处理后的样本图片进行标签标注，对标签标注信息进行冗余删除，获得处理后的特征标签，生成样本库；S2、通过扩散模型对预设基础模型进行调节和验收测试，获得CheckPoint模型和第一测试数据，计算CheckPoint模型的拟合收敛系数，根据拟合收敛系数调节模型的训练参数，直至CheckPoint模型满足预设拟合收敛条件，获得标准CheckPoint模型；其中，所述S2包括：获取预设基础模型，将样本库输入至LDM和TextEncoder中，扩散模型通过AUTOMATIC1111的stable-diffusion-webui仓库对预设基础模型进行微调；在微调之后获得以.ckpt或.safetensor结尾的CheckPoint模型文件；通过stable-diffusion-webui提供的Promptmatrix脚本，测试所述CheckPoint模型在不同预设提示词矩阵下生成的画面数据，获得第一测试数据；根据所述第一测试数据计算CheckPoint模型的拟合收敛系数，根据所述拟合收敛系数判断CheckPoint模型是否满足预设拟合收敛条件，获得判断结果，根据判断结果调节CheckPoint模型的训练参数，直至CheckPoint模型的第一测试数据满足预设拟合收敛条件，获得标准CheckPoint模型；S3、通过LoRA方法对标准CheckPoint模型进行调节，获得LoRA模型，通过预设图表脚本对LoRA模型进行验收测试和权重画面测试，获得第二测试数据，根据第二测试数据对LoRA模型进行训练参数的调节，直至LoRA模型满足预设拟合收敛条件，获得标准LoRA模型；其中，所述S3包括：通过LoRA方法的kohya_ss提供的训练脚本对标准CheckPoint模型进行调节，获得以.ckpt或.safetensor结尾的LoRA模型文件；通过stable-diffusion-webui提供的XYZ图表脚本，分别测试所述LoRA模型在不同预设提示词矩阵下生成的画面数据，和所述LoRA模型在不同预设权重下生成的画面数据，获得第二测试数据；根据所述第二测试数据计算LoRA模型的拟合收敛系数，根据所述LoRA模型的拟合收敛系数判断LoRA模型是否满足预设拟合收敛条件，获得判断结果，根据判断结果调节LoRA模型的训练参数，直至LoRA模型的第二测试数据满足预设拟合收敛条件，获得标准LoRA模型；S4、通过图片生成接口生成图片，通过多种输入条件进行图片局部重绘，获得目标图片。

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百度查询： 浙江省国土空间规划研究院 上海数慧系统技术有限公司 一种基于图像生成模型的规划意向图生成方法及系统