图像生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本公开实施例公开了一种图像生成方法、装置、设备及存储介质。包括：获取目标文本及待匹配图像；将所述目标文本及所述待匹配图像输入图文匹配模型，获得图文匹配度；在所述图文匹配度不满足预设条件的情况下，基于设定策略确定优化参数，并基于所述优化参数对所述待匹配图像进行优化，获得优化后的待匹配图像；将所述目标文本及所述优化后的待匹配图像输入图文匹配模型，获得图文匹配度；在所述图文匹配度满足预设条件的情况下，将满足所述预设条件的待匹配图像确定为目标图像；将所述目标图像和所述目标文本推送至用户。本公开实施例提供的图像生成方法，既能满足生成图像与文本描述的语义一致，又可以提高生成图像的精度。又可以提高生成图像的精度。又可以提高生成图像的精度。

【技术实现步骤摘要】
图像生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本公开实施例涉及图像
，尤其涉及一种图像生成方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]多媒体娱乐在现代人生活中无处不在，图片与视频的创作呈现井喷趋势，对于图片素材的需求在不断增大。图片和视频版权的保护力度也在增大，对于多媒体内容创作和分发平台来说，如何得到与文本匹配的高质量图片显得尤为重要。

技术实现思路

[0003]本公开实施例提供一种图像生成方法、装置、设备及存储介质，实现根据文本生成图像，可以增加图像的多样性。
[0004]第一方面，本公开实施例提供了一种图像生成方法，包括：
[0005]获取目标文本及待匹配图像；
[0006]将所述目标文本及所述待匹配图像输入图文匹配模型，获得图文匹配度；在所述图文匹配度不满足预设条件的情况下，基于设定策略确定优化参数，并基于所述优化参数对所述待匹配图像进行优化，获得优化后的待匹配图像；将所述目标文本及所述优化后的待匹配图像输入图文匹配模型，获得图文匹配度；
[0007]在所述图文匹配度满足预本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：获取目标文本及待匹配图像；将所述目标文本及所述待匹配图像输入图文匹配模型，获得图文匹配度；在所述图文匹配度不满足预设条件的情况下，基于设定策略确定优化参数，并基于所述优化参数对所述待匹配图像进行优化，获得优化后的待匹配图像；将所述目标文本及所述优化后的待匹配图像输入图文匹配模型，获得图文匹配度；在所述图文匹配度满足预设条件的情况下，将满足所述预设条件的待匹配图像确定为目标图像；将所述目标图像和所述目标文本推送至用户。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于设定策略确定优化参数，并基于所述优化参数对所述待匹配图像进行优化，获得优化后的待匹配图像，包括：基于梯度反向传播策略确定梯度值，并基于所述梯度值对所述待匹配图像进行优化，获得优化后的待匹配图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待匹配图像，包括：基于预设随机函数生成待匹配图像。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述梯度值为所述待匹配图像中各像素点颜色值的变化量，基于所述梯度值对所述待匹配图像进行调整，获得优化后的待匹配图像，包括：基于所述梯度值对所述待匹配图像中各像素点的颜色值进行调整，获得优化后的待匹配图像。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待匹配图像，包括：将像素点坐标输入第一预设神经网络，获得待匹配图像；基于梯度反向传播策略确定梯度值，并基于所述梯度值对所述待匹配图像进行调整，获得优化后的待匹配图像，包括：基于梯度反向传播策略确定第一梯度值；根据所述第一梯度值调整所述第一预设神经网络中的参数；将所述像素点坐标输入调整后的第一预设神经网络，获得优化后的待匹配图像。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待匹配图像，包括：将高斯向量输入第二预设神经网络，获得待匹配图像；基于梯度反向传播策略确定梯度值，并基于所述梯度值对所述待匹配图像进行调整，获得优化后的待匹配图像，包括：基于梯度反向传播策略确定第二梯度值；根据所述第二梯度值调整所述高斯向量；将调整后的高斯向量输入所述第二预设神经网络，获得优化后的待匹配图像。7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，获取待匹配图像，包括：将笔画元素输入预设渲染器，获得待匹配图像；基于梯度反向传播策略确定梯度值，并基于所述梯度值对所述待匹配图像进行调整，获得优化后的待匹...

【专利技术属性】
技术研发人员：易子立，何茜，
申请(专利权)人：北京字跳网络技术有限公司，
类型：发明
国别省市：