【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图片生成，特别是涉及生成商品图的方法及电子设备。
技术介绍
1、商家在商品信息服务系统中创建新的商品的过程中，通常需要商家提供商品的各种信息，例如，商品名称、描述、价格、库存等，并上传商品的相关图片或视频。其中，商品图片是用户了解商品的主要途径之一。通过商品图片，用户可以更快地了解商品的外观、特点和细节，提供更直观的商品信息，帮助用户更快地做出购买决策、提升用户的购物体验。高质量的商品图片可以准确地展示产品的外观和特点，不仅能够避免因为图片不清晰、不准确而导致的用户投诉和退货，还可以展示品牌的专业和用心，提升品牌形象和信誉度。
2、然而，随着线上用户的大量涌入，大量新商家急需进行线上建品操作。目前，商家想要获取商品图，主要分为两种途径：第一种是商家自己进行图片拍摄及修图工作，但由于部分商家缺乏电商经验以及整理图片的能力，导致建品效率慢，图片素材质量低等问题普遍存在在目前的电商领域；第二种是高价聘请专业团队进行商品图的制作，但由于商品数量大、更新迭代快，过高并持续增长的成本费用使得很少有商家能够使用该途径生产商品图片。因此，如何帮助商家以更低成本更高效率的完成建品等流程，就成为需要本领域技术人员解决的技术问题。
技术实现思路
1、本申请提供了生成商品图的方法及电子设备，能够通过商品类目/商品名称专属的ai图像生成模型进行商品图的生成，从而降低成本，提升效率。
2、本申请提供了如下方案：
3、一种生成商品图的方法，包括：
4、响
5、构造用于与所述ai图像生成模型进行交互的提示文本，并基于所述提示文本对所述ai图像生成模型进行调用，以使得所述ai图像生成模型生成关于所述目标商品类目/商品名称的至少一张商品图。
6、其中，还包括：
7、获取生成商品图时所需的场景/风格信息，以便根据所述场景/风格信息构造所述提示文本，并由所述ai图像生成模型生成关于所述目标商品类目/商品名称且具有对应场景/风格的至少一张商品图。
8、其中，所述生成商品图时所需的场景/风格信息是根据所述请求中携带的指定场景/风格信息进行确定，或者，根据所述目标商品类目/商品名称对应的常用场景/风格进行确定。
9、其中，由所述ai图像生成模型中的基础模型提供关于目标场景/风格的图像的生成能力。
10、其中，所述ai图像生成模型关联有至少两个微调模型，其中第一微调模型用于感知所述目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征，第二微调模型具有感知所述目标场景/风格的特征的能力。
11、其中，所述用于提供感知所述目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征能力的微调模型，是预先利用能够表达所述目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征的多张训练样本图片对所述微调模型进行参数训练后生成的。
12、其中，所述目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征包括：所述目标商品类目/商品名称对应商品所具有的、区别于同一上级类目下其他商品类目/商品名称对应商品的特征。
13、一种创建商品的方法，包括：
14、在用于创建新商品的界面中，提供用于发起通过ai图像生成模型生成商品图的请求的操作选项；
15、响应于通过所述操作选项发起的为目标商品类目/商品名称生成商品图的请求，确定所述目标商品类目/商品名称对应的ai图像生成模型，所述ai图像生成模型由基础模型以及微调模型组成，所述基础模型用于提供基于提示文本进行图片生成的基础能力，所述微调模型用于提供感知所述目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征的能力；
16、构造用于与所述ai图像生成模型进行交互的提示文本，并基于所述提示文本对所述ai图像生成模型进行调用，以使得所述ai图像生成模型生成关于所述目标商品类目/商品名称的至少一张商品图；
17、返回所述至少一张商品图，以便利用所述至少一张商品图完成创建新商品的流程。
18、一种模型训练方法，包括：
19、响应于为目标商品类目/商品名称生成ai图像生成模型的请求，获取针对所述目标商品类目/商品名称上传的多张训练样本图片，所述训练样本图片用于表达所述目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征；
20、获取通过文本对所述多张训练样本图片中的商品特征进行描述的特征标签信息；
21、将所述多张训练样本图片以及对应的特征标签信息输入到ai图像生成模型中进行训练，所述ai图像生成模型由基础模型以及微调模型组成，其中，所述基础模型用于提供基于提示文本进行图片生成的基础能力，在训练过程中，在保持所述基础模型的参数不变的状态下，通过调整优化所述微调模型的参数，为目标商品类目/商品名称生成ai图像生成模型。
22、其中，所述获取通过文本对所述多张训练样本图片中的商品特征进行描述的特征标签信息，之前还包括：
23、利用计算机视觉模型对所述训练样本图片进行处理，并输出关于所述训练样本图片的文本描述信息，以便以所述文本描述信息作为参考，为所述训练样本图片添加对应的特征标签信息。
24、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述任一项所述的方法的步骤。
25、一种电子设备，包括：
26、一个或多个处理器；以及
27、与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行前述任一项所述的方法的步骤。
28、根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：
29、通过本申请实施例，可以分别为多种不同的商品类目/商品名称提供专属的ai图像生成模型，这种ai图像生成模型由基础模型以及微调模型组成，可以通过其中的基础模型提供基于提示文本进行图片生成的基础能力，所述微调模型则可以用于提供感知所述目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征的能力。这样，在需要为目标商品类目/商品名称生成商品图时，就可以确定所述目标商品类目/商品名称对应的人工智能ai图像生成模型，并构造用于与所述ai图像生成模型进行交互的提示文本后，基于所述提示文本对所述ai图像生成模型进行调用，这样，该ai图像生成模型就可以生成关于所述目标商品类目/商品名称的至少一张商品图。通过这种方式，能够进行自动化的商品图生成，并且，具体的ai大模型可以通过微调模型具体感知目标商品类目/商品名称对应商品的商品特征的能力，因此，可以使得生成的商品图具有比较高的真实性，可以直接用于商品创建等场景，因此，可以降低帮助用户以更低成本更高效率的完成建品等流程。<本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种生成商品图的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，
8.一种创建商品的方法，其特征在于，包括：
9.一种模型训练方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，
11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至10任一项所述的方法的步骤。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
【技术特征摘要】
1.一种生成商品图的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，
6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，
7.根据权利要求1至5任一项所...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘丽莹，孙楠，王成志，陈大伟，戴新亮，
申请(专利权)人：淘宝中国软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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