摘要
本发明公开了一种基于AI的图片生成与优化方法,涉及智能图像生成技术领域;对需求文档进行文字识别和语义解析得到关键短语并代入全连接层网络得到短语向量表示后,再代入长短期记忆网络得到目标关系提示;将目标关系提示代入预设模型得到初始图像;将目标关系提示分别代入水平LSTM网络和垂直LSTM网络得到水平相关条件和垂直相关条件,将需求文档代入CLIP模型得到全局相关条件;根据水平相关条件、垂直相关条件和全局相关条件对初始图像进行增强处理得到目标需求图像。提取关键短语,并通过LSTM网络将文本中隐含的逻辑关系转化为可计算的结构化信息,结合全局相关条件确保图像整体风格、内容与需求一致,提高了系统的运行效率。
技术关键词
融合特征
主题短语
多层感知机
图片
长短期记忆网络
对象
缩放参数
关系
图像生成技术
语义角色标注
文本
全局平均池化
噪声
输出特征
因子
上采样
系统为您推荐了相关专利信息
信号特征
飞行状态数据
序列
无人机
深度卷积网络
意图识别系统
语义向量
搜索系统
自然语义
多模态
医学图像分类方法
节点特征
图像编码器
跨模态融合特征
医学图像数据集