CN117710524B 一种基于提示词学习的多用途图像重绘方法、设备、介质 （上海人工智能创新中心）_第1页
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一种基于提示词学习的多用途图像重绘方本发明涉及一种基于提示词学习的多用途获取至少一个任务提示词、输入图像和掩膜数散模型的输出进行解码后得到重绘后的输出图文本编码以指导扩散模型对输入图片进行多种2利用文本编码器对包括所述任务提示词的文本进行处理，得到条件编码和非条件编将所述掩膜数据、条件编码、非条件编码以及编码后的输入图像通过改变原掩膜区域大小与膨胀后掩膜区域大小的比例，针对按比例重绘物体任务，所述的任务提示词包括整体内容重绘6.根据权利要求1_4任一所述的一种基于提示词学习的多用途图像重绘方法，其特征存有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1_5任一所述基于提8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，包的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1_5任一所述基于提示3[0004](1)现有的局部重绘模型由于训练策略的局限性，通常不能很好的用一个模型完[0005](2)现有的局部重绘模型若以消除掩膜中的物体为训练目标时，通常训练策略为[0006](3)现有的局部重绘模型有的训练策略以全局图像描述文本为条件恢复随机大小[0007](4)现有的局部重绘模型有的以局部物体描述文本为条件恢复含有物体的遮盖图[0009]本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于提示词学4[0020]通过改变原掩膜区域大小与膨胀后掩膜区域大小的比例，生成多个膨胀后的掩到其他效果并基于任务提示进行文本编码以指导扩散模型对输入图片进行多种任务的重5[0044](2)本方法采用整体内容重绘提示词作为正面提示词，特定物体重绘提示词作为[0047](3)本方法构建掩膜膨胀后大小和掩膜内实际物体大小成比例的数据集，用于改6[0051](4)本方法建立掩膜的膨胀比例与带有两种任务提示词的文本向量编码比例的联据集对局部重绘模型进行训练，使得模型具备可调节生成物体和掩膜形状拟合程度的能2权求和得到插值后的向量，该向量则作为扩散模型的条件编码y进行输入。通过这样的训[0057](1)在局部重绘模型中构建了任务提示词，使得可以通过任务提示词控制模型输[0058](2)可以结合不同的任务提示词的文本编码，将其输入到扩散模型的条件编码和7[0059](3)提供了利用膨胀比例来构建掩膜用于训练局部重绘模型的方法，改进局部重[0060](4)结合不同膨胀比例的掩膜数据和两种任务提示词的文本向量编码比例对模型[0061]需要说明的是，本申请中的任务提示词可以是任意英文或中文，不局限于“#内储存有一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如实施例1所述基于提示词执行的一个或多个程序，所述一个或多个程序包括用于执行如实施例1所述基于提示词学8

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