基于区域感知的文本到图像合成中多人物手部生成优化方法

本发明属于图像生成技术领域，具体为一种基于区域感知的文本到图像合成中多人物手部生成优化方法；本发明提出区域感知组相对策略优化（RA‑GRPO）框架，通过引入空间掩膜奖励机制，将策略优化定位到检测到的手部区域，实现针对性的解剖学结构优化，同时保持全局图像质量；本发明设计了基于手部姿态估计的关键点置信度奖励（KCR），通过HRNet预测手部关键点热图并计算置信度得分，量化评估生成手部的结构正确性。在每次强化学习迭代中，模型为每个提示文本生成N个图像，经奖励模型获得奖励分数，在同一提示组内归一化计算优势值，最终通过掩膜加权得到区域感知的策略损失。训练结果显示，本方法能减小生成手部的畸形概率。