一种基于AIGC大模型图像生成技术的少样本数据扩增方法

本发明属于人工智能、计算机图形学和自然语言处理应用技术领域，具体公开一种基于AIGC大模型图像生成技术的少样本数据扩增方法，包括以下步骤，通过构建详尽的文生图数据集、训练专用的文生图大模型、生成三元文本指令、成对图像生成、文本引导图生图大模型训练以及现场图像编辑等步骤。本发明的一种基于AIGC大模型图像生成技术的少样本数据扩增方法的有益效果在于：实现对各种场景的高度逼真模拟，从而有效地扩充少样本数据集，同时不仅能够生成逼真的场景虚假图像，而且能够极大程度上扩充少样本数据集，有助于提高下游检测、识别、分割等小模型算法的鲁棒性和准确性，为相关领域的研究和应用提供了强有力的数据支持。