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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种基于AI反馈的文本生成图像优化方法、装置及介质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：CN119784894B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202411733171.5，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于AI反馈的文本生成图像优化方法、装置及介质是由林贤明;刘韬;纪荣嵘;曹刘娟设计研发完成，并于2024-11-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI反馈的文本生成图像优化方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI反馈的文本生成图像优化方法、装置及介质，涉及文本生成图像优化技术领域。所述方法通过引入大语言模型来作为一种人类偏好注释的可替代方案，利用AI反馈来近似人类偏好，从而摆脱人类反馈方式的高昂贵人工依赖，总体包括两个过程：1近似偏好，使用大语言模型来近视人类偏好，产生排名对；2对齐，将更加精美的图像与简单文本进行对齐，期望文本生成图像模型来生成更高质量的图像。本发明提供的一种基于AI反馈的文本生成图像优化方法、装置及介质，解决了人类反馈优化方法的昂贵人工成本和微调开销的问题。

本发明授权一种基于AI反馈的文本生成图像优化方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于AI反馈的文本生成图像优化方法，其特征在于，包括： 偏好数据集生成过程：获取包括真实用户文本提示以及对应生成的图像的数据集，然后从数据集中筛选出文本提示在N个以下的数据，得到简单文本提示；利用大语言模型根据简单文本提示进行改写，扩充成复杂文本提示，然后采用生成模型分别根据简单文本提示和复杂文本提示生成对应的简单图像和复杂图像，将简单文本提示、简单图像、复杂文本提示、复杂图像作为排名对形成偏好数据集，作为人类偏好的注释替代； 对齐过程：利用偏好数据集使用监督微调的方式将简单文本提示和复杂图像对齐来优化文本生成图像模型； 所述偏好数据集生成过程中，复杂文本提示结构化表示为：原始的简单提示、大语言模型生成的扩展描述、指定图像质量的术语； 所述对齐过程中，监督微调的优化目标表示为： 其中，代表数学期望，表示变分自编码器VAE，用于将复杂文本提示生成的图像从像素空间压缩到低维潜在空间得到隐变量，表示潜在空间的第步的隐变量，表示冻结的CLIP文本编码器，用于编码简单文本提示，表示从标准高斯噪声分布中采样的噪声。

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厦门大学，其通讯地址为：361000 福建省厦门市思明南路422号；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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