【技术实现步骤摘要】
图像生成方法、装置、电子设备及可读存储介质
[0001]本公开涉及人工智能
，具体为深度学习、计算机视觉
，可应用于文字识别等场景。具体提供了一种图像生成方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的快速发展，可以基于人工智能技术来解决现实生活中的很多问题，例如基于文本识别模型对图像中的文本内容进行识别。
[0003]但是，现有技术需要使用大量的图像来训练得到文本识别模型，而用于训练的图像需要耗费巨大的人力成本来获取，存在图像的获取成本较高、获取效率较低的技术问题。
技术实现思路
[0004]根据本公开的第一方面，提供了一种图像生成方法，包括：获取第一图像，得到所述第一图像中的文本内容；根据所述文本内容，确定目标文本库；根据所述第一图像与所述目标文本库中的目标文本，生成第二图像。
[0005]根据本公开的第二方面，提供了一种图像生成装置，包括：获取单元，用于获取第一图像，得到所述第一图像中的文本内容；确定单元，用于根据所述文本内容，确定目标文本库；生...
【技术保护点】
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种图像生成方法，包括：获取第一图像，得到所述第一图像中的文本内容；根据所述文本内容，确定目标文本库；根据所述第一图像与所述目标文本库中的目标文本，生成第二图像。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取第一图像包括：确定目标场景；获取与所述目标场景对应的图像，作为所述第一图像。3.根据权利要求1
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2中任一项所述的方法，其中，所述根据所述文本内容，确定目标文本库包括：获取所述文本内容的文本类型；将与所述文本类型对应的文本库，作为所述目标文本库。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的方法，其中，所述根据所述第一图像与所述目标文本库中的目标文本，生成第二图像包括：获取所述第一图像的风格向量；获取所述目标文本库中的目标文本的语义向量；使用所述风格向量与所述语义向量，生成所述第二图像。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述使用所述风格向量与所述语义向量，生成所述第二图像包括：获取自由度参数，所述自由度参数用于调整所述风格向量；使用所述风格向量、所述自由度参数与所述语义向量，生成所述第二图像。6.根据权利要求1
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5中任一项所述的方法，还包括，在生成第二图像之后，将所述第二图像与生成所述第二图像时所使用的目标文本，作为预设文本识别模型的训练样本。7.一种图像生成装置，包括：获取单元，用于获取第一图像，得到所述第一图像中的文本内容；确定单元，用于根据所述文本内容，确定目标文本库；生成单元，用于根据所述第一图像与所述目标文本库中的目标文本，生成第二图像。8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述获取单元在获取第一图像时，具体执行：确定目标场景；获取与所述目标场景对应的图像，作为所述第一图像。9.根据权利要求7
技术研发人员：徐杨柳，谢群义，陈毅，钦夏孟，章成全，姚锟，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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