【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机，具体地，涉及一种视觉内容生成方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、随着人工智能技术的发展，人工智能技术被逐渐应用于视觉内容的生成场景。扩散模型，可以通过逐步去噪的方式生成视觉内容，其生成的视觉内容在细节丰富度和想象力方面具有显著优势，被广泛应用于各种视觉内容的生成场景中。
2、然而，相关技术中，由于一些原因的影响，扩散模型生成的视觉内容的质量难以得到保证。
技术实现思路
1、本公开的目的是提供一种视觉内容生成方法、装置及电子设备，该视觉内容生成方法、装置及电子设备，可以提高视觉内容生成的质量。
2、为了实现上述目的，第一方面，本公开提供一种视觉内容生成方法，包括：获取原始视觉内容和用于生成所述原始视觉内容的原始提示文本；通过预训练的多模态模型，根据所述原始视觉内容，确定第一反向文本，所述第一反向文本用于描述所述原始视觉内容；根据所述第一反向文本，对所述原始提示文本进行重构，得到重构提示文本；通过预训练的扩散模型，根据所述重构提示文本，生成目标视觉内
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【技术保护点】
1.一种视觉内容生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述根据所述第一反向文本，对所述原始提示文本进行重构，得到重构提示文本，包括：
3.根据权利要求2所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述通过预训练的大语言模型，根据所述原始提示文本和所述第一反向文本，确定所述原始视觉内容的质量，包括：
4.根据权利要求2所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述根据所述原始视觉内容的质量，对所述原始提示文本进行重构，得到重构提示文本，包括：
5.根据权利要求1所述的视觉内容生成方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种视觉内容生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述根据所述第一反向文本，对所述原始提示文本进行重构，得到重构提示文本，包括：
3.根据权利要求2所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述通过预训练的大语言模型，根据所述原始提示文本和所述第一反向文本，确定所述原始视觉内容的质量，包括：
4.根据权利要求2所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述根据所述原始视觉内容的质量，对所述原始提示文本进行重构，得到重构提示文本，包括：
5.根据权利要求1所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述通过预训练的扩散模型，根据所述重构提示文本，生成目标视觉内容，包括：
6.根据权利要求5所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述对所述预训练的扩散模型进行迭代降噪控制，包括：
7.根据权利要求6所述的视觉内容生成方法，其特征在于，所述对所述预训练的扩散模型的迭代降噪进行评估，得到评估信息，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：北京电子数智科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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