图像生成方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种图像生成方法、装置、设备和存储介质，其中，该方法包括：从预设的图像生成配置表中获取多组图像生成参数，每组图像生成参数包括：图像生成模型的标识，以及图像描述配置信息，根据图像描述配置信息以及图像生成模型的标识，调用预设图像生成工具中的图像生成模型，生成每组图像生成参数对应的目标图像。实现解放双手，一键自动化批量生成多种类型的图像。类型的图像。类型的图像。

【技术实现步骤摘要】
图像生成方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种图像生成方法、装置、设备和存储介质。

技术介绍

[0002]Stable Diffusion是一种潜在扩散模型(Latent Diffusion Model)，能够从文本描述中生成详细的图像，它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。
[0003]目前，使用Stable Diffusion大批量生成图像时，需要设置生成参数、选择LORA模型、输入描述词等，以及上传对应的资源图用作控制网络(controlnet)的输入等。
[0004]然而，上述参数需要随着不同需求随时调整，重复性高，内容琐碎，并且无法支持图像批量化生成。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本申请实施例提供了一种图像生成方法、装置、设备和存储介质，以解决双手，一键自动化批量生成多种类型的图像。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种图像生成方法，包括：
[0007]从预设的图像生成配置表中获取多组图像生成参数，每本文档来自技高网...

【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：从预设的图像生成配置表中获取多组图像生成参数，每组图像生成参数包括：图像生成模型的标识，以及图像描述配置信息；根据所述图像描述配置信息以及所述图像生成模型的标识，调用预设图像生成工具中的所述图像生成模型，生成所述每组图像生成参数对应的目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每组图像生成参数包括：一个组标识；所述根据所述图像描述配置信息以及所述图像生成模型的标识，调用预设图像生成工具中的所述图像生成模型，生成所述每组图像生成参数对应的目标图像，包括：根据所述组标识确定所述每组图像生成参数对应的图像生成顺序；根据所述图像描述配置信息、所述图像生成模型的标识以及所述图像生成顺序，调用所述预设图像生成工具中的所述图像生成模型，依次生成所述每组图像生成参数对应的目标图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每组图像生成参数还包括：第一参考图像的存储路径；所述根据所述图像描述配置信息以及所述图像生成模型的标识，调用预设图像生成工具中的所述图像生成模型，生成所述每组图像生成参数对应的目标图像，包括：根据所述图像描述配置信息以及所述图像生成模型的标识，调用所述预设图像生成工具中的所述图像生成模型，生成第一处理图像；从所述第一参考图像的存储路径下获取所述第一参考图像；根据所述第一参考图像，调用所述图像生成工具对所述第一处理图像的色彩分配比例进行调整，得到所述目标图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述每组图像生成参数还包括：图像处理模型的标识；所述根据所述图像描述配置信息以及所述图像生成模型的标识，调用预设图像生成工具中的所述图像生成模型，生成所述每组图像生成参数对应的目标图像，包括：根据所述图像描述配置信息以及所述图像生成模型的标识，调用所述预设图像生成工具中的所述图像生成模型，生成第一处理图像；调用所述预设图像生成工具中的所述图像处理模型，对所述第一处理图像进行处理，得到所述目标图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述每组图像生成参数还包括：第二参考图像的存储路径；所述调用所述预设图像生成工具中的所述图像处理模型，对所述第一处理图像进行处理，得到所述目标图像，包括：从所述第二参考图像的存储...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑艾嘉，陈建宇，陆超，
申请(专利权)人：网易杭州网络有限公司，
类型：发明
国别省市：