摘要
本申请公开了一种人工智能图像生成方法,包括:对用于表征待生成人工智能图像的期望特征信息的全局文本描述信息、局部目标所属类别的文本描述信息进行文本特征提取,分别得到全局文本特征信息、局部文本特征信息,局部目标所属类别的文本描述信息用于表征局部目标的期望类别,利用训练后的第一神经网络,对用于表征待生成人工智能图像的期望布局的布局图像、和全局文本特征信息进行全局注意力学习,得到全局特征,利用训练后的第二神经网络,对布局图像、局部目标的局部掩码图像、和局部文本特征信息进行局部注意力学习,得到局部特征,将全局特征和局部特征进行融合,得到人工智能图像。本申请提高了人工智能图像的局部细节的生成能力。
技术关键词
人工智能图像
注意力
文本
样本
融合图像特征
生成方法
布局
局部图像特征
神经网络结构
特征提取模块
大语言模型
生成装置
坐标
标签
噪声
像素点
参数
系统为您推荐了相关专利信息
实时图像处理方法
动态卷积神经网络
双模态图像
图像信号处理单元
可见光图像
多尺度特征提取
遥感图像特征
混合损失函数
通道
多头注意力机制
器械
特征模板
训练样本集
高分辨率摄像头
深度学习算法
卫星云图
多通道
采样模块
输出特征
模型训练模块