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摘要：本发明涉及一种高质量下游任务训练数据生成方法，方法包括以下步骤：S1、将相关描述和原始布局输入可控文生图模型生成原始图片；S2、将所述原始图片、相关描述和原始布局和输入数据筛选器，所述数据筛选器中包括布局过滤器和图片过滤器；S3、筛选出总相似度超过第一阈值的原始布局作为高质量布局，筛选出描述相似度超过第二阈值的原始图片作为高质量图片；S4、将高质量布局作为下游任务中感知任务的训练数据，将高质量图片作为下游任务中推理任务的训练数据。与现有技术相比，本发明具有等优点。
主权项：1.一种高质量下游任务训练数据生成方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1、构建物体列表，将所述物体列表输入原始数据生成器的大语言模型中，生成原始布局及其相关描述，将相关描述和原始布局输入原始数据生成器的可控文生图模型生成原始图片；S2、将所述原始图片、相关描述和原始布局和输入数据筛选器，所述数据筛选器中包括布局过滤器和图片过滤器，布局过滤器中计算原始布局的大小、方向、和距离与样本布局的相似度，并基于大小、方向、和距离与样本布局的相似度计算总相似度，图片过滤器中计算原始图片对应的原始描述与所述相关描述之间的描述相似度；S3、筛选出总相似度超过第一阈值的原始布局作为高质量布局，筛选出描述相似度超过第二阈值的原始图片作为高质量图片；S4、将高质量布局和高质量图片共同作为下游任务中感知任务和推理任务训练数据。
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百度查询： 上海人工智能创新中心 一种高质量下游任务训练数据生成方法
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