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龍圖騰網(wǎng)恭喜浙江大學長三角智慧綠洲創(chuàng)新中心申請的專利一種多模態(tài)時尚趨勢預(yù)測和評價方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119337841B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-04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)的專利申請?zhí)?專利號為：202411875889.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F40/169；該發(fā)明授權(quán)一種多模態(tài)時尚趨勢預(yù)測和評價方法是由闞宗挺;柴春雷;孫守遷;黃琦;鄒亞峰;張海龍;宋道涵設(shè)計研發(fā)完成，并于2024-12-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多模態(tài)時尚趨勢預(yù)測和評價方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種多模態(tài)時尚趨勢預(yù)測和評價方法，包括：根據(jù)全量趨勢特征參數(shù)，對參考目標圖片進行打標處理，得到全量特征參數(shù)；利用Transformer模型進行降維處理，提取出強相關(guān)特征參數(shù)，形成趨勢特征模版；根據(jù)趨勢特征模版進行CLIP精調(diào)，增強跨模態(tài)理解能力，實現(xiàn)圖文語義對齊；利用精調(diào)后的CLIP模型對參考目標圖像數(shù)據(jù)集做圖像標注，得到圖像?文本數(shù)據(jù)對；對擴散模型進行文生圖和圖生圖類型精調(diào)，并進行圖像生成，得到服裝趨勢圖像；引入評價機制，對生成的服裝趨勢圖像進行效果評估。通過本發(fā)明能夠靈活、快速、準確地篩選強相關(guān)特征參數(shù)，獲得更加精準的數(shù)據(jù)標注，進而生成更加符合時尚趨勢的服裝圖像。

本發(fā)明授權(quán)一種多模態(tài)時尚趨勢預(yù)測和評價方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模態(tài)時尚趨勢預(yù)測和評價方法，其特征在于，包括以下步驟：（1）根據(jù)已建立的全量趨勢特征參數(shù)，對參考目標圖片進行打標處理，得到全量特征參數(shù)描述；（2）利用Transformer模型對全量特征參數(shù)進行降維處理，提取出強相關(guān)特征參數(shù)，形成趨勢特征模版；（3）根據(jù)趨勢特征模版進行CLIP精調(diào)，增強跨模態(tài)理解能力，實現(xiàn)圖文語義對齊；（3.1）建立精調(diào)CLIP模型結(jié)構(gòu)，包括圖像編碼器和文本編碼器；這兩個編碼器通過預(yù)訓練使得語義相關(guān)的圖像和文本特征在相同的特征空間中接近；（3.2）凍結(jié)編碼器參數(shù)：將圖像編碼器的參數(shù)凍結(jié)，使得其參數(shù)不參與訓練；（3.3）添加任務(wù)特定層：為目標任務(wù)添加新的輸出層，并進行精調(diào)學習；（3.4）定義損失函數(shù)：使用交叉熵損失函數(shù)來衡量預(yù)測結(jié)果和真實標簽之間的差距；（3.5）通過反向傳播僅更新任務(wù)特定層的參數(shù)；在驗證集上評估模型，調(diào)整超參數(shù)，直到模型在任務(wù)特定層上達到最佳效果；（4）利用精調(diào)后的CLIP模型對參考目標圖像數(shù)據(jù)集做圖像標注，得到優(yōu)化的特征參數(shù)描述，即圖像-文本數(shù)據(jù)對；（5）根據(jù)圖像-文本數(shù)據(jù)對，對擴散模型進行文生圖類型精調(diào)和圖生圖類型精調(diào)，并進行圖像生成，得到服裝趨勢圖像；（5.1）通過提示語精調(diào)，凍結(jié)擴散模型的所有參數(shù)，將輸入的文本提示詞轉(zhuǎn)換為向量嵌入，然后在訓練數(shù)據(jù)上精調(diào)這些嵌入，以適應(yīng)圖像生成需求；（5.2）在擴散模型中插入輕量級的適配器，保持擴散模型的參數(shù)凍結(jié)，進行針對特定任務(wù)的精調(diào)，生成服裝趨勢圖像；（5.3）引入相似度控制的損失函數(shù)；在損失函數(shù)中加入相似度控制因子，用于平衡生成圖像與輸入圖像的相似度；將帶有相似度控制因子的損失函數(shù)引入適配器的精調(diào)過程中，并通過梯度更新適配器權(quán)重，實現(xiàn)對生成圖像與輸入圖像的相似度控制；（6）引入評價機制，對生成的服裝趨勢圖像進行效果評估。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人浙江大學長三角智慧綠洲創(chuàng)新中心，其通訊地址為：314102 浙江省嘉興市嘉善縣西塘鎮(zhèn)中興路828號13幢；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)”。