摘要
本发明涉及生成式人工智能和移动众包技术交叉领域,尤其涉及一种基于移动众包的知识蒸馏分布式文生图方法及系统。所述方法,包括获取图像生成任务,包括利用移动众包获取图像生成任务,并根据执行任务的设备属性和需要获取的图像进行任务执行判断;基于获取的图像生成任务进行知识数据蒸馏,将知识蒸馏后的图像生成任务进行图像生成质量优化,对预测优化后的提示词进行归一化操作,利用处理后的图像生成任务进行众包任务设置,并根据图像生成任务类型进行组合模型操作;基于众包任务设置进行图像生成操作,本发明通过分布式联邦学习允许在多个参与方之间并行处理数据,减少单一中心化模型的计算负担。
技术关键词
蒸馏
联合损失函数
多任务学习方法
网络
注意力
融合多模态信息
文本
噪声图像
并行处理数据
编码器
噪声预测器
可读存储介质
众包技术
终端设备
生成噪声
处理器
矩阵
指令
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