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[发明专利]一种基于细粒度语义奖励的文本到图像生成方法-CN202310830725.2在审
发明人：梁小丹;方桂安;姜祖涛 -专利权人：中山大学
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06T11/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于细粒度语义奖励的文本到图像生成方法，包括：获取提示文本；将提示文本输入到经过预先训练的文本到图像扩散模型，得到提示文本对应的目标图像；其中，文本到图像扩散模型的训练步骤包括：将训练文本输入到未经训练的文本到图像扩散模型，得到多张训练图像；确定每张训练图像的全局语义对齐得分，确定每张训练图像的局部语义对齐得分；根据全局语义对齐得分和局部语义对齐得分从多张训练图像中确定训练样本；以训练样本训练文本到图像扩散模型，得到经过训练的文本到图像扩散模型。本发明可以实现生成图像的语义与输入文本相匹配，可广泛应用于深度学习和计算机视觉领域。
一种基于细粒度语义奖励文本图像生成方法

[发明专利]基于图优化理论的大规模三维环境地图创建方法-CN201910208867.9有效
发明人： 姜祖涛;祝继华;林之阳;李钟毓;李垚辰;庞善民 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2019-03-19 - 公布日： 2020-08-14 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图优化理论的大规模三维环境地图创建方法。该方法首先利用裁剪迭代最近点算法顺序地估计移动机器人的局部位姿，并判断估计结果的可靠性，如果结果不可靠，则采用快速的基于多尺度描述子对应传播算法重新估计当前时刻移动机器人的局部位姿，同时逐渐地构造一个位姿图，图的顶点表示移动机器人各时刻的位姿，图的边表示相连位姿之间的约束；随后提出了一种闭环假设和验证方法，用来检测位姿图中的闭环；最后通过运动平均方法求解位姿约束方程，得到精确的移动机器人的全局位姿。实验结果表明该方法可以很好地创建大规模三维环境地图。
基于优化理论大规模三维环境地图创建方法