本發(fā)明涉及模型訓(xùn)練，具體涉及在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法。

背景技術(shù)：

1、在原有的商業(yè)模式中，技術(shù)是產(chǎn)品創(chuàng)新的基礎(chǔ)，產(chǎn)品是具體實(shí)現(xiàn)形式。隨著ai的爆起，創(chuàng)新商業(yè)模式從應(yīng)用場景出發(fā)，構(gòu)建以平臺(tái)為核心的生態(tài)系統(tǒng)，并通過功能技術(shù)來實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

2、在創(chuàng)意內(nèi)容行業(yè)，應(yīng)用場景包括文生圖，文生視頻，智能剪輯，一鍵成片等眾多設(shè)計(jì)場景，我們專為視頻動(dòng)畫、平面設(shè)計(jì)、服裝設(shè)計(jì)、動(dòng)漫游戲等領(lǐng)域的創(chuàng)造者構(gòu)建ai交換機(jī)平臺(tái)，涉及多個(gè)彈性智能體集成，實(shí)現(xiàn)從用戶需求、創(chuàng)作工具到模型訓(xùn)練、模型部署的全流程服務(wù)，通過整合多模態(tài)模型以及增強(qiáng)可擴(kuò)展能力，為用戶提供強(qiáng)大的ai應(yīng)用支持。

3、但是，aigc賦能創(chuàng)意內(nèi)容行業(yè)的同時(shí)帶來越來越多的創(chuàng)新應(yīng)用場景，常見的數(shù)據(jù)更新、模型迭代方法仍然存在局限性，無法完成滿足需求。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的是：提供一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，通過模型定制開發(fā)，確保其符合業(yè)務(wù)場景。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，具體以下步驟：

3、步驟1：在原有ai交換機(jī)平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)上，新增訓(xùn)練平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)模型定制；

4、步驟2：通過訓(xùn)練平臺(tái)生成混合模型，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化ai模型解決方案。

5、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式，所述步驟1具體為：在基礎(chǔ)架構(gòu)的ai交換機(jī)平臺(tái)層新增訓(xùn)練平臺(tái)，在基礎(chǔ)架構(gòu)的ai資源服務(wù)層新增模型定制服務(wù)。

6、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式，基礎(chǔ)架構(gòu)包括應(yīng)用場景層、ai交換機(jī)平臺(tái)層、ai資源服務(wù)層和算力底座層；

7、應(yīng)用場景即獲取應(yīng)用需求，進(jìn)而根據(jù)應(yīng)用需求分解為多個(gè)子任務(wù)，然后定制解決方案，

8、ai交換機(jī)平臺(tái)即利用ai能力繼承現(xiàn)有資源并生成新的ai資源，具體包括ai能力庫和模型庫；

9、ai資源服務(wù)即ai資源、ai應(yīng)用服務(wù)，包括ai素材庫和ai工具插件；

10、算力底座即云端彈性計(jì)算池。

11、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式，應(yīng)用場景包括通用場景和行業(yè)場景，通用場景包括視頻創(chuàng)作和平面設(shè)計(jì)，行業(yè)場景包括工裝和服裝設(shè)計(jì)。

12、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式，所述ai能力庫包含多模態(tài)解析、要素提取、素材檢索、多媒體分析和輔助生成，模型庫即為可擴(kuò)展的專用模型集合，專用模型包含文生圖模型和文生視頻模型。

13、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式，所述ai素材庫包括人工智能生成的圖片、模板和設(shè)計(jì)資源；ai工具插件包括ai輔助設(shè)計(jì)工具和ai視頻智能剪輯工具。

14、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方式，所述步驟2具體包括：

15、步驟2.1：訓(xùn)練任務(wù)：生產(chǎn)任務(wù)是由應(yīng)用場景下若干個(gè)特定子任務(wù)組合，根據(jù)子任務(wù)的特點(diǎn)動(dòng)態(tài)地選擇獨(dú)立或組合模型來實(shí)現(xiàn)；通過監(jiān)控生產(chǎn)任務(wù)中特定組合模型使用頻率，即假設(shè)生產(chǎn)任務(wù)為t，子任務(wù)為t，獨(dú)立模型m，t＝t1+t2...+ti，特定子任務(wù)ti由一個(gè)或多個(gè)特定mi實(shí)現(xiàn)，若特定組合模型使用頻率＞20％，則將組合模型作為訓(xùn)練任務(wù)；

16、步驟2.2：訓(xùn)練過程：首先，提取組合模型中每個(gè)模型的數(shù)據(jù)要素，所述數(shù)據(jù)要素為模型的關(guān)鍵特征；然后，多個(gè)獨(dú)立模型的數(shù)據(jù)要素逐項(xiàng)組合，并根據(jù)使用頻率重新排列；最后，提取排序靠前的交叉數(shù)據(jù)要素作為構(gòu)成新混合模型的新數(shù)據(jù)要素；

17、假設(shè)子任務(wù)t由獨(dú)立模型mi和mj共同實(shí)現(xiàn)，而mi的數(shù)據(jù)要素為an，mj的數(shù)據(jù)要素是bn，則重新組合后數(shù)據(jù)要素zn＝∑anbn，提取zn中使用頻率靠前的交叉數(shù)據(jù)要素en；

18、步驟2.3：訓(xùn)練后模型使用：將訓(xùn)練后生成的新的混合模型加載至模型庫。

19、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下技術(shù)效果：

20、使用本發(fā)明公開的在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，通過模型定制開發(fā)，能夠確保其符合業(yè)務(wù)場景。

技術(shù)特征：

1.一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述步驟1具體為：在基礎(chǔ)架構(gòu)的ai交換機(jī)平臺(tái)層新增訓(xùn)練平臺(tái)，在基礎(chǔ)架構(gòu)的ai資源服務(wù)層新增模型定制服務(wù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于：基礎(chǔ)架構(gòu)包括應(yīng)用場景層、ai交換機(jī)平臺(tái)層、ai資源服務(wù)層和算力底座層；

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于：應(yīng)用場景包括通用場景和行業(yè)場景，通用場景包括視頻創(chuàng)作和平面設(shè)計(jì)，行業(yè)場景包括工裝和服裝設(shè)計(jì)。

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于：所述ai能力庫包含多模態(tài)解析、要素提取、素材檢索、多媒體分析和輔助生成，模型庫即為可擴(kuò)展的專用模型集合，專用模型包含文生圖模型和文生視頻模型。

6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于：所述ai素材庫包括人工智能生成的圖片、模板和設(shè)計(jì)資源；ai工具插件包括ai輔助設(shè)計(jì)工具和ai視頻智能剪輯工具。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下ai交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述步驟2具體包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種在創(chuàng)意內(nèi)容領(lǐng)域下AI交換機(jī)平臺(tái)的模型訓(xùn)練方法，包括步驟1：在原有AI交換機(jī)平臺(tái)基礎(chǔ)架構(gòu)上，新增訓(xùn)練平臺(tái)以實(shí)現(xiàn)模型定制；步驟2：通過訓(xùn)練平臺(tái)生成混合模型，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化AI模型解決方案；包括，訓(xùn)練任務(wù)根據(jù)子任務(wù)的特點(diǎn)動(dòng)態(tài)地選擇獨(dú)立或組合模型來實(shí)現(xiàn)，通過監(jiān)控生產(chǎn)任務(wù)中特定組合模型使用頻率，將組合模型作為訓(xùn)練任務(wù)；提取組合模型中每個(gè)模型的數(shù)據(jù)要素，將多個(gè)獨(dú)立模型的數(shù)據(jù)要素逐項(xiàng)組合，并根據(jù)使用頻率重新排列；提取排序靠前的交叉數(shù)據(jù)要素作為構(gòu)成新混合模型的新數(shù)據(jù)要素，最后將訓(xùn)練后生成的新的混合模型加載至模型庫；本發(fā)明通過模型定制開發(fā)，確保其符合業(yè)務(wù)場景。

技術(shù)研發(fā)人員：梅向東,朱長彥,楊皓捷
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江蘇贊奇科技股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/9