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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于中文语境文生图场景下人像生成质量分区优化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：CN119785140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202411817909.6，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于中文语境文生图场景下人像生成质量分区优化系统是由邓志杰;廖振谊设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于中文语境文生图场景下人像生成质量分区优化系统在说明书摘要公布了：本发明专利公开了基于中文语境文生图场景下人像生成质量分区优化系统，具体涉及人工智能技术领域。采用偏好学习理论为框架，利用关注度聚合算法构建的人像偏好数据集，将ChineseCLIP模型作为基座模型，通过最小化标注偏好分布与样本归一化分数之间的交叉熵来完成人像奖励模型的训练，从而使其能接受图片和提示的输入而输出一个评分作为人像质量评价，完成中文语境下图片的人像质量的自动化评估，有良好的鲁棒性和泛化性。不仅如此，基于这一人像奖励模型可构建人像分区偏好数据集，使用分区偏好优化算法将有效的奖励信号反馈到文生图模型的偏好优化上，从而解决目前中文语境文生图场景下人像生成质量较低的问题，提高了中文场景下文生图的人像质量。

本发明授权基于中文语境文生图场景下人像生成质量分区优化系统在权利要求书中公布了：1.基于中文语境文生图场景下人像生成质量分区优化系统，其特征在于：包括如下步骤： S1、根据生成人像的崩坏问题构建数据标注规则以构建人像标注数据集； S2、采用关注度聚合算法将人像标注数据集转化为人像标注偏好数据集； S3、将预训练的ChineseCLIP模型作为基座模型，利用人像标注偏好数据集和预设的交叉熵函数来调整ChineseCLIP模型的参数以获得人像奖励模型； S4、收集中文人像提示并通过中文文生图模型生成人像图片，使用人像奖励模型赋予人像图片样本奖励信号，构造人像分区偏好数据集； S5、对中文文生图模型采用分区偏好优化算法，调整中文文生图模型的参数，直至训练结束； 步骤S4的方法如下：通过收集大量人像提示并生成相应人像图片后，使用人像奖励模型对人像图片样本进行质量打分后降序排列并均匀分隔分数区域，从不同的分数区域抽取图像样本来构建； 步骤S5中，所述分区偏好优化算法基于人像分区偏好数据集和直接偏好损失对待优化的中文文生图模型进行优化以提高中文文生图模型的人像生成质量。

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