一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法和系统

本申请涉及机器学习领域，更具体地，涉及一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法和系统。所述方法包括：定义去偏类别，并获取去偏类别的目标分布；获取原始文本，并设置提示词，根据原始文本和提示词获取提示文本特征；获取参考文本集合，根据参考文本集合获取参考文本特征；将提示文本特征输入到图像生成模型生成图像结果；对图像结果进行评估，获取图片结果中去偏类别的实际分布，根据实际分布、目标分布和参考文本特征，对提示文本特征进行训练，得到训练好的提示文本特征；再将其再次输入图像生成模型中，得到完成去偏的图像结果。该方法能够实现对图像生成模型的高效可控去偏，且降低计算开销，提高去偏方法的适应性。