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公开(公告)号：CN116955972A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310938023.6
申请日：2023-07-28
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F18/21 , G06N3/092 , G06N3/0455
Abstract: 一种人工反馈强化学习优化文本生成图像模型的方法及系统，其方法包括：1)准备一个用于文本生成图片的text2image初始模型和用于对文本图片对进行打分的reward初始模型；2)用步骤1)的生成模型生成文本对应的图像并进行人工标注，包括在线标注和离线标注两种方式；3)基于步骤2)得到的人工标注的文本‑图像数据集，以reward初始模型为预训练模型训练一个能对文本图片匹配度打分的reward模型；4)基于步骤3)训练好的reward模型，并准备好训练用的输入文本数据集，采用人工反馈强化学习方法对text2image初始模型进行微调。本发明通过人工对原模型生成的数据进行标注，再利用标注好的数据微调原模型，来纠正以上问题，使得模型的生成结果更符合语义信息。
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