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申请/专利权人：南京南自信息技术有限公司
摘要：本发明属于人工智能、计算机图形学和自然语言处理应用技术领域，具体公开一种基于AIGC大模型图像生成技术的少样本数据扩增方法，包括以下步骤，通过构建详尽的文生图数据集、训练专用的文生图大模型、生成三元文本指令、成对图像生成、文本引导图生图大模型训练以及现场图像编辑等步骤。本发明的一种基于AIGC大模型图像生成技术的少样本数据扩增方法的有益效果在于：实现对各种场景的高度逼真模拟，从而有效地扩充少样本数据集，同时不仅能够生成逼真的场景虚假图像，而且能够极大程度上扩充少样本数据集，有助于提高下游检测、识别、分割等小模型算法的鲁棒性和准确性，为相关领域的研究和应用提供了强有力的数据支持。
主权项：1.一种基于AIGC大模型图像生成技术的少样本数据扩增方法，其特征在于：包括以下步骤：a构建文生图数据集，该数据集包含多种目标对象和场景状态的图像及其相应的文本描述，以确保模型能够学习目标对象在不同环境条件下的变化；b利用所述文生图数据集训练文生图大模型Gtext2image，使得所述模型能够根据文本描述生成相应的图像，从而提高生成图像的真实性和多样性；c使用先进语言模型生成三元组文本指令Ttriplet，包括基础场景描述、目标对象添加指令以及最终的场景描述，以指导所述文生图大模型创建特定场景；d结合所述文生图大模型和文本指令，生成一系列成对的图像，通过成对图像生成，模拟不同场景下有无目标对象的情况，丰富数据集的多样性；e利用成对图像和编辑指令，训练文本引导图生图大模型Gtext_image2image，使得该模型能够根据文本指令在现有图像中精确添加或修改目标对象；f利用文本引导图生图大模型，根据文本指令在实际场景图像中添加或修改目标对象效果，从而实现少样本数据的高效扩增；其中，能够在保持场景原有特征的基础上添加或修改目标对象效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京南自信息技术有限公司 一种基于AIGC大模型图像生成技术的少样本数据扩增方法
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