一种生成图像多维人类偏好评估方法与系统

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一种生成图像多维人类偏好评估方法与系统
申请号:CN202511332499
申请日期:2025-09-18
公开号:CN120823462A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种生成图像多维人类偏好评估方法与系统,涉及生成图像评估技术领域,所述方法包括:步骤1、构建包含生成图像的预训练数据集和包含生成图像‑文本提示对的训练集;步骤2、通过预训练神经网络提取生成图像的层级特征:使用Visual Transformer B‑16骨干网络输出12层特征序列,再通过12个多层感知机将特征映射为;步骤3、将预训练模型嵌入多维人类偏好评估神经网络并冻结参数;步骤4、用训练集中的生成图像‑文本提示对多维人类偏好评估神经网络进行多轮网络训练,得到评估神经网络训练模型,再使用评估神经网络训练模型对生成图像‑文本提示对进行预测,得到生成图像‑文本提示对的质量分数、真实性分数和一致性分数。
技术关键词
偏好评估方法 神经网络训练 分支 多层感知机 文本 训练神经网络模型 人类 融合图像特征 线性 语义特征 图像评估技术 输出特征 权重特征 通用特征 优化神经网络 模块 视觉
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