一种基于深度学习的文生图扩散模型的训练方法

本发明涉及一种基于深度学习的文生图扩散模型的训练方法，涉及人工智能技术领域。该基于深度学习的文生图扩散模型的训练方法，通过获取文本训练数据、图像训练数据以及联合训练数据；基于文本训练数据和图像训练数据分别对文生图扩散模型进行阶段预训练，包括文本阶段预训练和图像阶段预训练；基于联合训练数据对阶段预训练后的文生图扩散模型进进行联合训练，并对每次联合训练结果进行评估调整，直至文生图扩散模型符合预期标准，本发明通过多阶段预训练、利用联合训练数据、结合BERT模型与生成对抗网络、引入扩散过程逐步去除噪声以及动态调整学习率，显著提高文生图扩散模型的训练精度和生成图像的质量。