【技术实现步骤摘要】
本说明书涉及大语言模型，尤其涉及一种基于大语言模型的智能内容生成方法、设备及介质。
技术介绍
1、在生成式人工智能技术快速发展的背景下，文生图(text-to-image)与图生图(image-to-image)技术已在单主体图像生成任务中取得显著进展。目前文生图技术主要依赖于扩散模型、生成对抗网络等，通过深度学习模型从文本描述生成对应的图像，通过自然语言输入生成高质量的图像。
2、传统扩散模型通过注意力机制建立文本-图像映射，但面对多个交互主体时，模型难以解析隐含的空间逻辑关系与动作协同性。在直接生成复杂场景时，如生成具有复杂生物特征与特殊材料配饰的真实场景图像，难以保证图像内容与文本描述的一致性，可能存在语义偏差的问题。特别是涉及多个主体、复杂环境等情况时，生成的图像可能无法准确匹配文本描述，生成的图像不完全符合用户的预期。例如，输入“一只可爱的橘色小猫在豪华的白色城堡中玩耍着毛球”时，模型可能会生成小猫颜色错误、“城堡”环境错误、缺少元素“毛球”等问题。此外，由于自然语言的模糊性，提示词的微小变化可能导致生成结果的巨大...
【技术保护点】
1.一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，通过大语言模型对所述文本描述信息进行跨模态语义解析，生成多维度语义嵌入向量，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，基于所述多维度语义嵌入向量，对缺失的交互参数进行动态推理补全，生成优化后的结构化描述数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，对所述多维度语义嵌入向量进行模糊信息识别和要素解构处理，...
【技术特征摘要】
1.一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，通过大语言模型对所述文本描述信息进行跨模态语义解析，生成多维度语义嵌入向量，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，基于所述多维度语义嵌入向量，对缺失的交互参数进行动态推理补全，生成优化后的结构化描述数据，具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，对所述多维度语义嵌入向量进行模糊信息识别和要素解构处理，确定对应的目标补全实体，具体包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于大语言模型的智能内容生成方法，其特征在于，通过知识推理引擎，对所述目标补全实体进行交互参数补全，确定未明确指定的生物...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘育宏，魏磊，马伟，
申请(专利权)人：浪潮智能终端有限公司，
类型：发明
国别省市：
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