一种基于深度学习的文生图大模型构建方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于深度学习的文生图大模型构建方法及系统，创建信息文本，利用NLP技术对信息文本进行预处理，并使用深度学习模型对预处理后的所述创建信息文本进行训练，并得到训练图像；使用GAN和StyleGAN技术对所述训练图像进行处理，获取高质量图像；强化学习技术对所述高质量图像进行优化，并使用高质量数据集对强化后的所述高质量图像筛选；将筛选后得到的所述高质量图像进行模型压缩与优化，利用可视化技术来展示模型的生成效果，调整超参数、改变网络结构、增加或减少层数对模型进行优化，强化学习技术来优化模型的生成效果，使用大规模的高质量数据集训练，对模型压缩与优化，利用可视化技术来展示模型的生成效果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像数据构建，具体涉及一种基于深度学习的文生图大模型构建方法及系统。

技术介绍

1、aigc又称生成式ai，意为人工智能生成内容。例如ai文本续写，文字转图像的ai图、ai主持人等，都属于aigc的应用，由于ai技术的普及在翻译领域也得到应用，ai翻译是基于人工智能技术的翻译方式，其核心原理是通过大数据分析和机器学习来实现翻译，ai翻译可以分为两种方式：文本翻译和语音翻译，文本翻译是将输入的文字翻译成目标语言的文字，而语音翻译则是将输入的语音转化为目标语言的文字，并输出相应的语音，语音翻译是基于语音识别技术和自然语言处理技术实现的。

2、文生图大模型是aigc(ai generated content)框架中的一个关键技术，通过文字描述将文字转化为图像并展示出来，文生图具有自动化程度高、精度高、可扩展性强、可定制化等优势，具有广泛的应用前景，可以为人们提供更便捷高效的绘图解决方案，aigc可以涵盖广泛的领域，包括文本生成、图像生成、音频生成等，其中，文本生成是最为常见的一种形式，它可以通过自然语言处理技术将文本转化为图像或视频，而本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于：所述深度学习技术训练模型包括卷积神经网络CNN。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于：所述创建信息文本，利用NLP技术对信息文本进行预处理，并使用深度学习模型对预处理后的所述创建信息文本进行训练，并得到训练图像，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于：使用GAN和StyleGAN技术对所述训练图像进行处理，获取高质量图像，包...

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于：所述深度学习技术训练模型包括卷积神经网络cnn。

3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于：所述创建信息文本，利用nlp技术对信息文本进行预处理，并使用深度学习模型对预处理后的所述创建信息文本进行训练，并得到训练图像，包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于：使用gan和stylegan技术对所述训练图像进行处理，获取高质量图像，包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的文生图大模型构建方法，其特征在于：所述深度学习框架为tensorflow和pytorch中的一种或多种。

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【专利技术属性】
技术研发人员：孙秋腾，贺忠堂，赵军锋，李凯，胡长明，
申请(专利权)人：徐州汉风数字城市发展有限公司，
类型：发明
国别省市：