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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于文本提炼与多粒度对齐的CLIP的图像美学评价方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119904552B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411974689.8，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权一种基于文本提炼与多粒度对齐的CLIP的图像美学评价方法是由牛玉贞;陈思灵;李富晟;杨诗韵设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本提炼与多粒度对齐的CLIP的图像美学评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于文本提炼与多粒度对齐的CLIP的图像美学评价方法，属于图像处理以及计算机视觉领域。所述方法，利用现有的大语言模型对美学数据集中的用户评论进行文本提炼，从中分析并概括出与美学相关的核心描述，进而构建美学摘要数据集；其次，设计多粒度对齐的CLIP框架，基于该框架利用配对的图像‑详细评论‑美学摘要对原始的CLIP模型进行微调，使模型更好地理解美学领域中图像与文本描述之间的语义关系，从而学习到更加丰富的美学特征表示，获得针对美学任务的优化后的CLIP模型；最后，基于微调后的CLIP模型设计图像美学质量评价网络，以实现对图像美学质量的有效预测。本发明避免了跨模态美学评价方法在推理阶段需要同时输入图像文本对的问题。

本发明授权一种基于文本提炼与多粒度对齐的CLIP的图像美学评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本提炼与多粒度对齐的CLIP的图像美学评价方法，其特征在于，包括： 步骤S1、将美学图像‑评论数据集中的图像与文本进行预处理，得到用于训练的配对图像‑评论数据集； 步骤S2、利用大语言模型构建美学摘要数据集；设计多粒度对齐的CLIP框架；具体实现步骤如下： 步骤S21、利用大语言模型LLaMA‑7B对美学图像‑评论训练数据集中的用户评论进行文本提炼，分析其中与美学相关的描述并进行概括，构建美学摘要数据集，美学摘要数据集中的美学摘要与美学图像‑评论训练数据集中的图像与评论一一配对； 步骤S22、采用与步骤S12一致的方法对步骤S21得到的美学摘要数据集中的文本进行预处理，处理后的每段文本序列大小为1×len，len表示模型支持的输入序列的最大长度； 步骤S23、设计多粒度对齐的CLIP框架，该框架能够将图像的细粒度特征与其对应的详细的评论文本特征进行对比学习实现细粒度对齐，同时获取图像的粗粒度特征与其对应的美学摘要特征进行对比学习实现粗粒度对齐，以使模型在捕捉图像的细节美学属性的同时，还能识别出关键的美学特征；此外，该框架需要多对样本作为输入，从而通过正负样本对进行对比； 步骤S3、利用步骤S2所述的美学摘要数据集与步骤S1所述的配对图像‑评论数据集采用步骤S2所述的多粒度对齐的CLIP框架对原始的CLIP模型进行微调，得到优化后适用于美学任务的CLIP模型； 步骤S4、设计图像美学质量评价网络，包括图像分支与文本分支，图像分支中的图像编码器与文本分支中的文本编码器来源于步骤S3中微调后的CLIP模型； 步骤S5、使用步骤S1所述的配对图像‑评论数据集中的图像对步骤S4所述的图像美学质量评价网络进行训练，获得训练好的图像美学质量评价网络； 步骤S6、将待测图像输入到训练好的图像美学质量评价网络中，输出对应的美学质量评估分数分布，据此计算美学评估分数。

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