一种宝宝画像预测方法

本发明公开了一种宝宝画像预测方法，包括将父母图像输入图像质量评估智能体进行筛选，筛选符合质量的图像；根据提供的宝宝属性信息生成文本提示词；将符合质量的图像进行人脸信息提取后，结合文本提示词一同输入亲缘适配器进行处理；将完整嵌入张量输入扩散模型生成宝宝图像，通过生成质量检查模型控制图像质量，输出符合质量符合标准的宝宝图像，得到宝宝图像簇；基于深度学习模型将宝宝图像簇合成为视频，得到宝宝成长动态视频。本申请宝宝画像预测方法，通过设置亲缘适配器，采用了多模态特征提取与加权融合机制，精细地分别处理父母的身份特征与风格特征；并通过可控的线性加权模拟遗传规律，从而生成亲缘特征显著且合理的宝宝图像。