一种图像质量评估模型训练方法、电子设备及存储介质

本申请实施例提供了一种图像质量评估模型训练方法、电子设备以及介质。该方法采用CLIP多模态模型中的文本编辑器得到文本信息的文本特征，采用其图像编辑器得到训练图像的图像特征，再基于文本特征与图像特征之间的余弦相似度得到参考预测图像质量概率值，然后基于初始模型参数对文本特征与图像特征进行特征融合，得到融合特征，将融合特征经过初始全连接层以及分类函数层得到目标预测图像质量概率值，基于目标预测图像质量概率值、参考预测图像质量概率值以及真实图像质量分值得到交叉熵损失，并基于交叉熵损失迭代训练得到图像质量评估模型。该方法基于较少的训练数据得到精准的图像质量评估模型，并提升图像质量评估的稳定性和准确度。