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申请/专利权人：厦门众联世纪股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AIGC的创意素材生成方法，包括以下步骤：基于行业细分领域，获得相关原始素材并建立原始素材库；构建问答模型，获得与图像区域唯一对应的语义特征并建立素材特征库；建立素材接受度模型；输入创意指导信息，所述创意指导信息为文本或图像；利用所述问答模型对所述创意指导信息进行解析，获得相应的一组指导语义特征，基于指导语义特征在素材特征库中查找匹配的语义特征及对应的图像区域素材，基于AIGC内容生成方法生成一组创意素材。

主权项：1.一种基于AIGC的创意素材生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于行业细分领域，获得相关原始素材并建立原始素材库，所述原始素材包含文本信息和图像信息；S2、构建问答模型，所述问答模型包括自相关注意力模块和跨模态交互注意力模块，利用自相关注意力模块分别对文本信息和图像信息进行特征提取，通过自相关学习，捕捉图像区域间语义特征的自相关性以及文字间语义特征的自相关性，并进行特征更新，利用跨模态交互注意力模块学习图像和文本之间的语义关联并进行特征更新，获得与图像区域唯一对应的语义特征并建立素材特征库，所述素材特征库至少包括特征ID、语义特征及对应的图像区域；步骤S2具体为；S21、构建问答模型，所述问答模型包括自相关注意力模块和跨模态交互注意力模块；S22、利用自相关注意力模块分别对文本信息和图像信息进行特征提取，文本信息的特征提取利用嵌入编码方法进行表征获得文字特征，图像信息的特征提取通过特征提取网络获得图像区域特征，通过自相关学习，捕捉图像区域间语义特征的自相关性以及文字间语义特征的自相关性，并进行特征更新；S23、利用跨模态交互注意力模块学习图像和文本之间的语义关联并进行特征更新，跨模态交互注意力模块为交互引导式模型，用于实现图像和文本的语义关联；S24、采用级联方法进行注意力层的叠加，对图像区域特征和文字特征进行多级更新，获得最终具有语义表征的图像区域特征和文字特征；S3、针对行业细分领域，获得与原始素材对应的用户响应信息，并建立素材接受度模型，所述用户响应信息至少包括浏览总数量、浏览频率及关注时间，所述素材接受度模型表示为：；；其中，wk为第k个特征的接受度得分，为第k个特征对应的第u个用户响应数据的接受度值，U为用户响应数据的类型数量，Vu为第u个用户响应数据的权重值,W为所有特征的总接受度得分，K为特征的总数量，所述接受度值作为响应数据归一化处理后的数值表征；S4、输入创意指导信息，所述创意指导信息为文本或图像；S5、利用所述问答模型对所述创意指导信息进行解析，获得相应的一组指导语义特征，基于指导语义特征在素材特征库中查找匹配的语义特征及对应的图像区域素材，基于AIGC内容生成方法生成一组创意素材；S6、针对步骤S5得到的每个创意素材，调取其对应的素材特征信息，并利用素材接受度模型计算接受度得分，判断接受度得分是否低于预设的接受度阈值，若低于则将对应的创意素材剔除，获得目标创意素材。

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