【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，尤其涉及一种基于文生图的工程应用优化方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、文生图(text-to-image)技术是人工智能生成内容(artificial intelligencegenerated content，aigc)的一种特定应用，旨在根据用户提供的文本描述生成相应的图像。该技术的目标是实现文本与图像之间的高效转换，使计算机能够理解并视觉化人类语言中的信息。随着aigc技术的迅速发展，特别是在文生图领域，尽管取得了一定的突破，但仍存在多方面的缺陷和不足，如生成质量不稳定、上下文理解的局限性、以及对抽象概念的处理不足等问题。
2、目前对文生图应用生成质量的优化主要是通过以下方式：1)训练数据和策略增强：提升训练数据的质量，优化模型的训练过程；2)模型架构优化：通过改进模型架构来增强模型生成能力；3)提示词工程：针对用户输入的提示词扩充修饰词，调整修饰词的权重和注入时间步来优化文本提示，从而更精准地控制图像生成。
3、但现有技术主要集中于优化文生图模型本身的能力，通常需要较长的时间周期和大量的计算资源，难以满足快速落地应用的需求。此外，第三种直接对提示词进行优化，在生成质量优化方面的效果也相对有限，尤其对于包含特殊语义和抽象概念的提示词。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种基于文生图的工程应用优化方法、装置、设备及存储介质，实现了根据质检结果智能优化用户指令，使用优化后的指令调教文生图模型，从而快速提升生成图像质量，提
2、第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于文生图的工程应用优化方法，包括：
3、将原始用户指令输入至文生图模型中，生成第一图像；
4、将所述第一图像输入至预确定的图像质检模型中，获得第一图像质检结果；
5、若所述第一图像质检结果为质检通过，则将所述第一图像作为目标图像；
6、若所述第一图像质检结果为质检不通过，则根据对所述原始用户指令进行优化后获得的优化用户指令、所述文生图模型以及所述图像质检模型，获得第二图像作为目标图像。
7、第二方面，本专利技术实施例提供了一种基于文生图的工程应用优化装置，包括：
8、第一生成模块，用于将原始用户指令输入至文生图模型中，生成第一图像；
9、图像质检模块，用于将所述第一图像输入至预确定的图像质检模型中，获得第一图像质检结果；
10、质检通过模块，用于若所述第一图像质检结果为质检通过，则将所述第一图像作为目标图像；
11、质检不通过模块，用于若所述第一图像质检结果为质检不通过，则根据对所述原始用户指令进行优化后获得的优化用户指令、所述文生图模型以及所述图像质检模型，获得第二图像作为目标图像。
12、第三方面，本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括：
13、至少一个处理器；以及
14、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
15、其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如第一方面实施例所述的基于文生图的工程应用优化方法。
16、第四方面，本专利技术实施例还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如第一方面实施例所述的基于文生图的工程应用优化方法。
17、本专利技术实施例提供了一种基于文生图的工程应用优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：首先将原始用户指令输入至文生图模型中，生成第一图像；其次将所述第一图像输入至预确定的图像质检模型中，获得第一图像质检结果；若所述第一图像质检结果为质检通过，则将所述第一图像作为目标图像；若所述第一图像质检结果为质检不通过，则根据对所述原始用户指令进行优化后获得的优化用户指令、所述文生图模型以及所述图像质检模型，获得第二图像作为目标图像。上述技术方案，在基于文本生成图像的工程链路中增加了对文生图模型所生成图像的质检环节，通过对生成后的图像自动质检，实时监测生成图像的质量。根据质检结果智能优化用户指令，使用优化后的指令调教文生图模型，从而快速提升生成图像质量，提升用户体验。
18、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
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1.一种基于文生图的工程应用优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质检模型的确定步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像输入至预确定的图像质检模型中，获得第一图像质检结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据对所述原始用户指令进行优化后获得的优化用户指令、所述文生图模型以及所述图像质检模型，获得第二图像作为目标图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述图像质检结果为质检不通过，则所述第一图像质检结果中还包括质检不通过归因；
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述图像质量评估指令至少包括：图像清晰度评估指令、实体一致性评估指令或者风格一致性评估指令。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获得所述目标图像之后，还包括：
8.一种基于文生图的工程应用优化装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种包含计算机可执行指令的
...【技术特征摘要】
1.一种基于文生图的工程应用优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述图像质检模型的确定步骤，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一图像输入至预确定的图像质检模型中，获得第一图像质检结果，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据对所述原始用户指令进行优化后获得的优化用户指令、所述文生图模型以及所述图像质检模型，获得第二图像作为目标图像，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述图像质检结果为质检不通过，则所述第一图像质检...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁畅，涂中英，
申请(专利权)人：上海人工智能创新中心，
类型：发明
国别省市：
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