基于扩散模型的长文生图算法及系统

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基于扩散模型的长文生图算法及系统
申请号:CN202510876998
申请日期:2025-06-27
公开号:CN120780836A
公开日期:2025-10-14
类型:发明专利
摘要
本发明涉及基于扩散模型的长文生图技术领域,并具体公开了一种基于扩散模型的长文生图算法及系统,包括如下步骤:使用中文预训练语言模型对中文长文本进行摘要提取,生成关键信息摘要,通过翻译模型将中文摘要翻译为英文,形成标准化文本输入,对原始数据集进行清洗、去重及格式标准化处理,构建包含长文本、英文摘要及对应图像的训练数据集;使用中文预训练语言模型对中文长文本进行摘要提取,用其处理每篇文章,提取出关键信息和核心内容。该基于扩散模型的长文生图算法及系统,与传统的SD模型相比,改进后的DMFT‑SD模型不仅生成了更贴合文章内容的真实场景,还能够精准呈现文本细节与历史文化背景,提升了图像与文本的一致性。
技术关键词
预训练语言模型 文本 摘要 翻译模型 图像 模型训练模块 插值模块 数据处理模块 语义注意力 动态 算法 微调技术 存储模块 输入中文 文章 格式 注意力机制
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