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龍圖騰網獲悉浙江大學長三角智慧綠洲創新中心申請的專利一種多模態時尚趨勢預測和評價方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119337841B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411875889.8，技術領域涉及：G06F40/169；該發明授權一種多模態時尚趨勢預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;宋道涵設計研發完成，并于2024-12-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種多模態時尚趨勢預測和評價方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種多模態時尚趨勢預測和評價方法，包括：根據全量趨勢特征參數，對參考目標圖片進行打標處理，得到全量特征參數；利用Transformer模型進行降維處理，提取出強相關特征參數，形成趨勢特征模版；根據趨勢特征模版進行CLIP精調，增強跨模態理解能力，實現圖文語義對齊；利用精調后的CLIP模型對參考目標圖像數據集做圖像標注，得到圖像?文本數據對；對擴散模型進行文生圖和圖生圖類型精調，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。通過本發明能夠靈活、快速、準確地篩選強相關特征參數，獲得更加精準的數據標注，進而生成更加符合時尚趨勢的服裝圖像。

本發明授權一種多模態時尚趨勢預測和評價方法在權利要求書中公布了：1.一種多模態時尚趨勢預測和評價方法，其特征在于，包括以下步驟：（1）根據已建立的全量趨勢特征參數，對參考目標圖片進行打標處理，得到全量特征參數描述；（2）利用Transformer模型對全量特征參數進行降維處理，提取出強相關特征參數，形成趨勢特征模版；（3）根據趨勢特征模版進行CLIP精調，增強跨模態理解能力，實現圖文語義對齊；（3.1）建立精調CLIP模型結構，包括圖像編碼器和文本編碼器；這兩個編碼器通過預訓練使得語義相關的圖像和文本特征在相同的特征空間中接近；（3.2）凍結編碼器參數：將圖像編碼器的參數凍結，使得其參數不參與訓練；（3.3）添加任務特定層：為目標任務添加新的輸出層，并進行精調學習；（3.4）定義損失函數：使用交叉熵損失函數來衡量預測結果和真實標簽之間的差距；（3.5）通過反向傳播僅更新任務特定層的參數；在驗證集上評估模型，調整超參數，直到模型在任務特定層上達到最佳效果；（4）利用精調后的CLIP模型對參考目標圖像數據集做圖像標注，得到優化的特征參數描述，即圖像-文本數據對；（5）根據圖像-文本數據對，對擴散模型進行文生圖類型精調和圖生圖類型精調，并進行圖像生成，得到服裝趨勢圖像；（5.1）通過提示語精調，凍結擴散模型的所有參數，將輸入的文本提示詞轉換為向量嵌入，然后在訓練數據上精調這些嵌入，以適應圖像生成需求；（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凍結，進行針對特定任務的精調，生成服裝趨勢圖像；（5.3）引入相似度控制的損失函數；在損失函數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引入適配器的精調過程中，并通過梯度更新適配器權重，實現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、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學長三角智慧綠洲創新中心，其通訊地址為：314102 浙江省嘉興市嘉善縣西塘鎮中興路828號13幢；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。