買(mǎi)專(zhuān)利賣(mài)專(zhuān)利找龍圖騰，真高效！ 查專(zhuān)利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專(zhuān)利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉北京智源人工智能研究院申請(qǐng)的專(zhuān)利一種文本到圖像的生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及終端獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115700519B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202110846148.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/383；該發(fā)明授權(quán)一種文本到圖像的生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及終端是由丁銘;楊卓毅;洪文逸;鄭問(wèn)迪;周暢;楊紅霞;唐杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-07-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種文本到圖像的生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及終端在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種文本到圖像的生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及終端，方法包括：獲取文本描述，并標(biāo)記化文本描述后生成文本形符序列；根據(jù)文本形符序列、預(yù)先訓(xùn)練的圖像生成模型和向量量化自編碼器生成至少一張第一圖像；將每張第一圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的評(píng)分模型中，得到每張第一圖像的概率值；基于每張第一圖像的概率值篩選概率值大于預(yù)設(shè)閾值的第一圖像，生成至少一張第二圖像；基于預(yù)先訓(xùn)練的分辨率提升模型調(diào)高第二圖像的分辨率，生成目標(biāo)圖像。因此，采用本申請(qǐng)實(shí)施例，可以保障生成圖像內(nèi)容與描述文本的語(yǔ)義相一致，大大減小二者之間的誤差，還可以有效提升生成圖像的分辨率。

本發(fā)明授權(quán)一種文本到圖像的生成方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及終端在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種文本到圖像的生成方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取文本描述，并標(biāo)記化所述文本描述后生成文本形符序列； 根據(jù)所述文本形符序列、預(yù)先訓(xùn)練的圖像生成模型和向量量化自編碼器生成至少一張第一圖像；其中， 所述根據(jù)所述文本形符序列、預(yù)先訓(xùn)練的圖像生成模型和向量量化自編碼器生成至少一張第一圖像，包括：將所述文本形符序列輸入預(yù)先訓(xùn)練的圖像生成模型中，輸出概率分布；從所述概率分布中獲取最大概率值對(duì)應(yīng)的圖像形符；將最大概率值對(duì)應(yīng)的所述圖像形符拼接至所述文本形符序列之后，生成拼接后的形符序列；統(tǒng)計(jì)所述圖像形符的數(shù)量；當(dāng)所述圖像形符的數(shù)量小于預(yù)設(shè)第一數(shù)量時(shí)，繼續(xù)將所述拼接后的形符序列輸入所述預(yù)先訓(xùn)練的圖像生成模型中，直到所述圖像形符的數(shù)量等于預(yù)設(shè)第一數(shù)量時(shí)，生成圖像形符集合；將所述圖像形符集合輸入預(yù)先訓(xùn)練的向量量化自編碼器的解碼器中，生成第一圖像； 將每張所述第一圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的評(píng)分模型中，得到每張第一圖像的概率值；所述評(píng)分模型針對(duì)生成的每一張圖像轉(zhuǎn)換為文本，并計(jì)算每個(gè)文本的概率值，根據(jù)概率值進(jìn)行評(píng)分，根據(jù)評(píng)分的高低順序挑選出多張?jiān)u分高的圖像； 基于所述每張第一圖像的概率值篩選所述概率值大于預(yù)設(shè)閾值的第一圖像，生成至少一張第二圖像； 基于預(yù)先訓(xùn)練的分辨率提升模型調(diào)高所述第二圖像的分辨率，生成目標(biāo)圖像； 其中，所述預(yù)先訓(xùn)練的圖像生成模型是基于將模型訓(xùn)練的圖像形符序列與模型訓(xùn)練的文本形符序列進(jìn)行拼接后訓(xùn)練生成的。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京智源人工智能研究院，其通訊地址為：100083 北京市海淀區(qū)中關(guān)村東路1號(hào)院8號(hào)樓三層B201D-1；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。