广东石油化工学院张磊获国家专利权
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龙图腾网获悉广东石油化工学院申请的专利一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119963675B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510023750.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法和系统是由张磊;杨志颖;王业辉;甄先通设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及机器学习领域，更具体地，涉及一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法和系统。所述方法包括：定义去偏类别，并获取去偏类别的目标分布；获取原始文本，并设置提示词，根据原始文本和提示词获取提示文本特征；获取参考文本集合，根据参考文本集合获取参考文本特征；将提示文本特征输入到图像生成模型生成图像结果；对图像结果进行评估，获取图片结果中去偏类别的实际分布，根据实际分布、目标分布和参考文本特征，对提示文本特征进行训练，得到训练好的提示文本特征；再将其再次输入图像生成模型中，得到完成去偏的图像结果。该方法能够实现对图像生成模型的高效可控去偏，且降低计算开销，提高去偏方法的适应性。
本发明授权一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化提示词学习的图像生成模型去偏方法，其特征在于，所述方法包括： 定义去偏类别，根据所述去偏类别获取去偏类别的目标分布； 获取原始文本，并根据所述原始文本和所述去偏类别设置提示词，根据所述原始文本和所述提示词获取提示文本特征； 根据所述原始文本和所述去偏类别获取参考文本集合，根据所述参考文本集合获取若干个参考文本特征； 将所述提示文本特征输入到预先训练好的图像生成模型生成图像结果； 对所述图像结果进行评估，获取所述图像结果中去偏类别的实际分布，根据所述实际分布、所述目标分布和所述若干个参考文本特征，对所述提示文本特征进行训练，得到训练好的提示文本特征；其中，所述图像结果的评估和所述提示文本特征的训练在预先训练好的评估模型进行； 将所述训练好的提示文本特征再次输入到所述图像生成模型中，得到完成去偏的图像结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东石油化工学院，其通讯地址为：525099 广东省茂名市茂南区官渡二路139号大院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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