一种文章自动配图方法及装置与流程

本发明属于互联网和智能识别领域，尤其是涉及一种文章自动配图方法及装置。

背景技术：

1、传统的配图技术基于关键词标签来匹配图片，分别给图片和文章打上标签，再根据标签的内容人工匹配图片。这种人工方式的工作量大，缺乏灵活性。

技术实现思路

1、为了解决传统的配图技术人工方式的工作量大，缺乏灵活性问题。

2、本实施例的目的在于提供一种文章自动配图方法，包括：

3、本发明提供的一种文章自动配图方法及装置，解决了传统的配图技术人工方式的工作量大，缺乏灵活性问题。

4、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

技术特征：

1.一种文章自动配图方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的文章自动配图方法，其特征在于，所述第一重复图片删除运算包括：

3.根据权利要求1所述的文章自动配图方法，其特征在于，所述第二去重运算还包括：

4.根据权利要求1所述的文章自动配图方法，其特征在于，所述图片相似度比较运算包括根据余弦相似度公式执行两两图片的cos相似度运算；

5.根据权利要求1所述的文章自动配图方法，其特征在于，所述倒序排名列表为依据所述阈值相似度列表执行降序排序。

6.根据权利要求1所述的文章自动配图方法，其特征在于，根据所述倒序排名列表获取前n个图片，其中所述n包括5。

7.一种文章自动配图装置，其特征在于，包括：

8.根据权利要求7所述的文章自动配图装置，其特征在于，所述图片像素修改、执行图片裁剪指令、执行图片的比例缩放指令包括第三方工具执行所述指令。

9.根据权利要求7所述的文章自动配图装置，其特征在于，所述去重运算包括根据图片md5值执行第一去重获取第一去重md5字典，进一步根据所述文本向量列表的向量值相等比较获取第二去重数据，进一步根据第二去重数据执行cos相似度运算获取获取去重cos余弦相似度列表，进一步的根据所述去重cos余弦相似度列表获取图库元数据列表。

10.根据权利要求7所述的文章自动配图装置，其特征在于，所述llm模型运算用于获取配图标题列表，所述clip模型向量运算用于获取所述图片向量列表。

技术总结本发明提供一种文章自动配图方法，包括：图片库预处理获取归一化图库；根据所述归一化图库执行模型向量运算获取图片向量列表；根据所述归一化图库执行图片转文本运算获取文本向量列表；根据所述图片向量列表和所述文本向量列表执行第一去重运算获取第一去重MD5列表；根据所述图片向量列表和所述文本向量列表执行第二去重运算获取标题列表向量；根据所述图片向量列表和所述标题向量列表执行相等标题图片的COS余弦相似度去重比较；根据文章内容执行文本配图指令；解决了传统的配图技术人工方式的工作量大，缺乏灵活性问题。技术研发人员：欧锦华,李晓鹏受保护的技术使用者：广州启生信息技术有限公司技术研发日：技术公布日：2024/9/9