图像生成方法、设备、系统及计算机存储介质技术方案

本申请实施例提供了一种图像生成方法、设备、系统及计算机存储介质。图像生成方法，包括：获取用于图像生成的参考信息，参考信息包括自定义风格信息；将参考信息输入风格化生图模型，通过风格化生图模型对参考信息进行向量转化，得到包含自定义风格向量的参考特征向量，并基于参考特征向量生成符合自定义风格的图像；其中，风格化生图模型为包含风格向量化参数的生图模型；风格向量化参数用于对自定义风格信息进行向量转化得到自定义风格向量。本申请实施例，可以在生图之前对待生成图像的风格进行自定义，从而生成符合自定义风格的图像，因此，可以更好地满足用户需求，提升了使用体验。体验。体验。

【技术实现步骤摘要】
图像生成方法、设备、系统及计算机存储介质


[0001]本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及一种图像生成方法、设备、系统及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]AIGC(AI Generated Content,人工智能生成内容)，又称生成式AI，能够采用人工智能算法生成内容。AIGC中的AI生图能够采用AI算法生成图像。在AIGC热潮中，AI生图的能力持续受到关注，AI生图能力已开始逐渐被应用在设计领域，例如：设计生成与影视作品中的人物对应的手办礼物图像，等等。
[0003]相关AI生图方法，通常使用后台预训练完成的生图模型进行图像生成，用户只能使用有限的生图模型生成预定风格的图片，上述相关生图方法的用户体验较差。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供一种图像生成方案，以至少部分解决上述问题。
[0005]根据本申请实施例的第一方面，提供了一种图像生成方法，包括：
[0006]获取用于图像生成的参考信息，所述参考信息包括自定义风格信息；
[0007]将所述参考信息输入风格化生本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，包括：获取用于图像生成的参考信息，所述参考信息包括自定义风格信息；将所述参考信息输入风格化生图模型，通过所述风格化生图模型对所述参考信息进行向量转化，得到包含自定义风格向量的参考特征向量，并基于所述参考特征向量生成符合自定义风格的图像；其中，所述风格化生图模型为包含风格向量化参数的生图模型；所述风格向量化参数用于对所述自定义风格信息进行向量转化得到所述自定义风格向量。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述参考信息输入风格化生图模型之前，所述方法还包括：确定与所述自定义风格信息对应的风格向量化参数；将所述风格向量化参数嵌入标准生图模型，得到与所述自定义风格对应的风格化生图模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定与所述自定义风格信息对应的风格向量化参数，包括：获取微调样本图像集；获取初始风格化生图模型，所述初始风格化生图模型中包含初始风格向量化参数；采用所述微调样本图像集微调所述初始风格化生图模型中的所述初始风格向量化参数，得到微调完成的风格向量化参数。4.一种图像生成方法，包括：获取微调样本图像集；将所述微调样本图像集发送至服务端；响应于基于所述微调样本图像集进行风格向量化参数微调的微调完成通知，获取用于图像生成的参考信息，所述参考信息包括自定义风格信息；将所述参考信息发送至服务端；接收服务端返回的符合自定义风格的图像并显示。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述获取用于图像生成的参考信息之前，所述方法还包括：在页面中创建与自定义风格信息对应的自定义风格图标并显示；获取自定义风格信息的过程，包括：响应于对所述自定义风格图标的第一操作，获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡晓岑，赵寅，高勋，马帅，高超，关海龙，魏一博，
申请(专利权)人：优酷网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：