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申请/专利权人：四川信息职业技术学院
摘要：本发明提供了一种基于生成式大语言模型的古籍修复方法和系统，应用于古籍修复技术领域；所述方法包括：采用基于深度学习的零参考深度曲线估计方法进行图像增强；根据大语言模型编码古籍缺陷图像的像素特征；根据大语言模型生成待修复的缺陷图像块特征；对古籍缺陷图像的生成特征进行状态空间映射来复原缺陷图像的特征；对古籍缺陷图像及修复后的缺陷图像进行图像文字识别，输出完整的古籍文字。所述系统包括古籍缺陷区域检测单元、古籍缺陷图像编码单元、古籍缺陷图像生成单元、古籍缺陷图像复原单元和古籍文字识别单元。本发明能够有效提升古籍修复的准确率和效率，具有良好的修复效果，鲁棒性好。
主权项：1.一种基于生成式大语言模型的古籍修复方法，其特征在于，包括：S1、采用基于深度学习的零参考深度曲线估计方法进行图像增强；其中，训练一个深度卷积神经网络估计像素和图像的动态范围调整曲线，所述深度卷积神经网络的输入为古籍缺陷图像，输出为动态范围调整曲线，通过深度卷积神经网络学习动态范围调整曲线的可调参数，利用所述动态范围调整曲线对输入图像的动态范围进行逐像素调整，以获得增强的图像；S2、根据大语言模型编码古籍缺陷图像的像素特征；其中，利用视觉转换器神经网络模型所包括的多个像素编码器对古籍缺陷图像进行编码处理，得到古籍缺陷图像的像素特征向量；S3、根据大语言模型生成待修复的缺陷图像块特征；其中，利用视觉转换器神经网络模型所包括的多个像素解码器根据古籍缺陷图像的像素特征向量生成待修复的缺陷图像块特征，得到古籍缺陷图像的生成特征；S4、对古籍缺陷图像的生成特征进行状态空间映射来复原缺陷图像的特征；S5、对古籍缺陷图像及修复后的缺陷图像进行图像文字识别，输出完整的古籍文字。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川信息职业技术学院 基于生成式大语言模型的古籍修复方法和系统
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