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申请/专利权人：烟台大学
摘要：本发明涉及模型优化技术领域，尤其是涉及一种基于多目标优化的文生图大模型优化方法及系统。方法包括：获取文本数据；构建基于扩散模型的文生图大模型；基于优化变量构建多目标优化问题，基于多目标优化问题并利用NSGA‑II算法对文生图大模型进行参数优化；基于参数优化，利用文生图大模型进行反向扩散生成最终的用户需求图像。本发明提出的文生图优化微调方法能够同时优化多个互相冲突的目标。对于文生图模型的微调，可以同时提高图像的清晰度、色彩逼真度和细节表现。同时，确保生成的图像与输入文本在语义上保持高度一致。
主权项：1.一种基于多目标优化的文生图大模型优化方法，其特征在于，包括：获取文本数据；构建基于扩散模型的文生图大模型；基于优化变量构建多目标优化问题，基于多目标优化问题并利用NSGA-II算法对文生图大模型进行参数优化；基于参数优化，利用文生图大模型进行反向扩散生成最终的用户需求图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 烟台大学 一种基于多目标优化的文生图大模型优化方法及系统
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