申请/专利权人：小舟科技有限公司

申请日：2023-08-31

公开（公告）日：2023-11-24

公开（公告）号：CN116860145B

主分类号：G06F3/04845

分类号：G06F3/04845;G06F3/01;G06V10/50;G06V10/56;G06F18/21;G06F18/2135

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.24#授权;2023.10.27#实质审查的生效;2023.10.10#公开

摘要：本申请公开了一种基于用户BCI信息的AIGC个性化图像生成方法及相关装置，通过获取用户在构思图像布局时的第一脑电信号，以及获取用户在作图时的第二脑电信号，并利用预设的特征提取模型，对第一脑电信号和第二脑电信号进行特征提取，得到用户的个性化创作特征信息，从而分析用户的个性化创作风格，如构图偏好信息、色彩搭配偏好信息和笔触选择偏好信息等，以有助于生成更加符合用户创作风格的AI图像；将个性化创作特征信息转换为可量化参数，以能够将个性化创作特性信息量化为可用于图像生成的参数；利用AIGC图像生成模型，根据可量化参数，生成符合用户创作特征的个性化图像，从而满足用户个性化需求。

主权项：1.一种基于用户BCI信息的AIGC个性化图像生成方法，其特征在于，包括：获取用户在构思图像布局时的第一脑电信号，以及获取用户在作图时的第二脑电信号；利用预设的特征提取模型，对所述第一脑电信号和所述第二脑电信号进行特征提取，得到所述用户的个性化创作特征信息，所述个性化创作特征信息包括构图偏好信息、色彩搭配偏好信息和笔触选择偏好信息；将所述个性化创作特征信息转换为可量化参数；利用AIGC图像生成模型，根据所述可量化参数，生成符合所述用户创作特征的个性化图像；所述利用预设的特征提取模型，对所述第一脑电信号和所述第二脑电信号进行特征提取，得到所述用户的个性化创作特征信息，包括：利用第一特征提取模型，分析所述第一脑电信号的脑电频谱参数，以提取所述用户的构图偏好信息；利用第二特征提取模型，识别所述第二脑电信号对应的用户视线参数，以提取所述用户的色彩搭配偏好信息和笔触选择偏好信息，其中，所述第二特征提取模型还用于提取所述第二脑电信号的错误相关电位，并根据所述错误相关电位获得对应的色彩特征信息和笔触特征信息；所述将所述个性化创作特征信息转换为可量化参数，包括：基于预设转换函数，将所述个性化创作特征信息转化为可量化参数，所述预设转换函数的表达式为： 其中，PCAX表示可量化参数，n为个性化创作特征信息的类型数量，wn为第n种个性化创作特征信息的权重参数，Xn为第n种个性化创作特征信息的特征矩阵，Um为前m个主成分组成的主成分矩阵，wn可进行动态调整，调整方式如下： μn和σn为调整方法中的可学习参数，xn′为第n种个性化创作特征信息的特征矩阵对应的规范化特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 小舟科技有限公司 一种基于用户BCI信息的AIGC个性化图像生成方法及相关装置

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