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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于演化算法的文生图大模型提示词优化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：CN119919756B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510073559.5，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种基于演化算法的文生图大模型提示词优化方法和系统是由唐卓;关亚龙;陈长建;李肯立;张嘉鹏;肖雄;李红平;吕斐;王鹏程设计研发完成，并于2025-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于演化算法的文生图大模型提示词优化方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于演化算法的文生图大模型提示词优化方法和系统，包括：获取数据集，该数据集包括训练集和测试集，针对训练集中的每个类别而言，使用ChatGPT‑4模型生成该类别对应的提示词，针对每一个类别对应的提示词而言，从该提示词中多次随机采样得到采样提示词，并将得到的多个采样提示词输入文生图大模型，以获取所有采样提示词对应类别的扩展图片，获取的所有扩展图片构成该类别对应的扩展图片集合，利用演化算法对每个类别对应的扩展图片集合进行处理，以得到该类别对应的扩展图片集合所对应类别的、优化后的提示词。本发明能够解决现有基于人工经验的手动调整提示词的方法存在的耗时久、调整难度较高的技术问题。

本发明授权一种基于演化算法的文生图大模型提示词优化方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于演化算法的文生图大模型提示词优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取图片数据集，该图片数据集包括训练集和测试集； 2针对步骤1得到的训练集中的每个类别而言，使用ChatGPT-4模型生成该类别对应的提示词； 3针对步骤2得到的每一个类别对应的提示词而言，从该提示词中多次随机采样得到采样提示词，并将得到的多个采样提示词输入文生图大模型，以获取所有采样提示词对应类别的扩展图片，获取的所有扩展图片构成该类别对应的扩展图片集合； 4利用演化算法对步骤3得到的每个类别对应的扩展图片集合进行处理，以得到该类别对应的扩展图片集合所对应类别的、优化后的提示词； 5针对步骤4得到的训练集中每个类别对应的扩展图片集合所对应类别的、优化后的提示词而言，从该提示词中多次随机采样得到采样提示词，并将得到的多个采样提示词输入文生图大模型，以获取所有采样提示词对应类别的扩展图片，获取的所有扩展图片构成该类别对应的扩展图片集合； 6利用演化算法对步骤5得到的训练集中每个类别对应的扩展图片集合进行处理，以得到该类别对应的扩展图片集合对应类别的、优化后的提示词； 7针对训练集中的每个类别而言，将步骤6得到的该类别对应的扩展图片集合对应类别的、优化后的提示词用作该类别对应的最终提示词。

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