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江西師范大學(xué)王端獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉江西師范大學(xué)申請的專利一種基于大語言模型的圖像描述文本生成方法獲國家發(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:CN119227816B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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:202411756885.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06N5/04;該發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的圖像描述文本生成方法是由王端;彭超;陳宇峰;江愛文;魏智設(shè)計研發(fā)完成,并于2024-12-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種基于大語言模型的圖像描述文本生成方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于大語言模型的圖像描述文本生成方法,通過構(gòu)建圖像描述文本生成模型,獲取圖像的實體信息和實體關(guān)系場景圖;再將實體信息和實體關(guān)系場景圖導(dǎo)至大語言模型中,獲取圖像的初始描述進(jìn)一步潤色,獲取最終的潤色文本。本發(fā)明能精準(zhǔn)識別和描述圖像中的各個對象,還能清晰地表達(dá)它們之間的復(fù)雜交互關(guān)系。這種思維鏈?zhǔn)降拿枋錾煞绞剑粌H提高了模型生成描述的準(zhǔn)確性,還使得描述更符合人類的認(rèn)知習(xí)慣。通過逐步引導(dǎo),最終生成的描述能夠更好地傳達(dá)圖像的整體信息和意圖。

本發(fā)明授權(quán)一種基于大語言模型的圖像描述文本生成方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于大語言模型的圖像描述文本生成方法,其特征在于,包括以下步驟:步驟S1:獲取若干圖像和對應(yīng)的標(biāo)簽,并以此構(gòu)建記憶庫;步驟S2:構(gòu)建圖像描述文本生成模型,模型包括對象提取模塊和關(guān)系抽取模塊、初始描述文本生成模塊和文本潤色模塊;導(dǎo)入需要進(jìn)行文本描述的圖像I至對象提取模塊,基于步驟S1中的記憶庫獲取實體信息;步驟S3:導(dǎo)入步驟S2中需要進(jìn)行文本描述的圖像I和圖像的實體信息至關(guān)系抽取模塊,獲取對象關(guān)系場景圖;步驟S4:導(dǎo)入步驟S2中需要進(jìn)行文本描述的圖像I、步驟S2的實體信息和步驟S3的實體關(guān)系場景圖至初始描述文本生成模塊中,獲取初始描述;步驟S5:導(dǎo)入步驟S2中需要進(jìn)行文本描述的圖像I和導(dǎo)入步驟S4的圖像的初始描述文本至文本潤色模塊,獲取最終的潤色文本;步驟S3具體為:基于已識別的實體信息構(gòu)建相關(guān)提示輸入大語言模型,獲取需要進(jìn)行文本描述的圖像I中各個對象之間的交互關(guān)系;交互關(guān)系包括對象之間的相對位置、動作和狀態(tài);將對象和交互關(guān)系以圖結(jié)構(gòu)的形式進(jìn)行構(gòu)建,獲取場景圖,其中,圖結(jié)構(gòu)的節(jié)點代表對象,圖結(jié)構(gòu)的邊代表交互關(guān)系;其中,大語言模型設(shè)計的相關(guān)提示為: ;其中,表示交互關(guān)系條件相關(guān)提示,用于設(shè)置生成條件,表示實體信息,表示交互關(guān)系任務(wù)相關(guān)提示,用于設(shè)置生成要求;將圖像和相關(guān)提示輸入到大語言模型中,生成對象關(guān)系場景圖;表示為: ;其中為大語言模型,為視覺編碼器,為文本編碼器。

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)人江西師范大學(xué),其通訊地址為:330000 江西省南昌市高新技術(shù)開發(fā)區(qū)紫陽大道99號;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)”。

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