【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种图像重绘方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
1、随着互联网的快速发展，图像处理技术日趋成熟，为了高效地绘制和处理拥有个性化特征的数字图像作品，出现了大量的人工智能技术辅助人类完成图像绘制工作，图像自动生成技术受到越来越多的关注和研究。现有的图像自动生成技术难以对局部细节进行把控，因此需要对自动生成的图像进行重绘。但传统技术中的重绘方法仍存在重绘效率较低、质量不高的问题。
技术实现思路
1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中图像重绘存在的重绘效率较低、质量不高的缺陷。
2、第一方面，本申请提供了一种图像重绘方法，包括：
3、将基础提示词输入图像生成模型，得到原始图像；
4、根据基础提示词确定目标实体词；
5、基于目标实体词，利用语义分割模型对原始图像进行语义分割，得到与目标实体词对应的重绘区域；
6、利用大语言模型生成与目标实体词对应的多个描述提示词；
7、根据描述提示词指示图像生成模型对原始图像的重绘区域进行重绘。
8、在其中一个实施例中，基于目标实体词，利用语义分割模型对原始图像进行语义分割，包括：
9、对目标实体词进行分类；
10、对于任意一个类别的目标实体词，判断可用分割模型列表中是否存在与该类别对应的可用分割模型；
11、若是，则将原始图像输入对应的可用分割模型，得到该类别的目标实体词对
12、在其中一个实施例中，利用大语言模型生成与目标实体词对应的多个描述提示词，包括：
13、向大语言模型输入指引语句；指引语句包括图像生成模型的种类、图像生成模型的原理、图像生成模型的提示词示例、描述提示词的结构中的至少一项；
14、将目标实体词与消息模版结合，得到消息语句；
15、在大语言模型响应指引语句后，向大语言模型输入消息语句。
16、在其中一个实施例中，将目标实体词与消息模版结合，得到消息语句，包括：
17、将目标实体词、目标重绘风格与消息模版结合，得到消息语句。
18、在其中一个实施例中，根据描述提示词指示图像生成模型对原始图像的重绘区域进行重绘，包括：
19、获取原始图像的分辨率；
20、提高分辨率，得到目标分辨率；
21、根据描述提示词和目标分辨率指示图像生成模型对原始图像的重绘区域进行重绘。
22、在其中一个实施例中，根据描述提示词指示图像生成模型对原始图像的重绘区域进行重绘，包括：
23、获取重绘区域对应的描述提示词的数量；
24、判断数量在多个连续的预设数值范围中所属的预设数值范围；
25、根据预设数值范围与提示词相关性之间的对应关系，确定重绘区域对应的提示词相关性；其中，预设数值范围中的数值越大对应的提示词相关性越大；
26、根据描述提示词和提示词相关性指示图像生成模型对原始图像的重绘区域。
27、在其中一个实施例中，图像生成模型为稳定扩散模型。
28、第二方面，本申请提供了一种图像重绘装置，包括：
29、原始图像生成模块，用于将基础提示词输入图像生成模型，得到原始图像；
30、实体识别模块，用于根据基础提示词确定目标实体词；
31、分割模块，用于基于目标实体词，利用语义分割模型对原始图像进行语义分割，得到与目标实体词对应的重绘区域；
32、描述词细化模块，用于利用大语言模型生成与目标实体词对应的多个描述提示词；
33、重绘模块，用于根据描述提示词指示图像生成模型对原始图像的重绘区域进行重绘。
34、第三方面，本申请提供了一种计算机设备，包括一个或多个处理器，以及存储器，存储器中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，执行上述任一实施例中的图像重绘方法的步骤。
35、第四方面，本申请提供了一种存储介质，存储介质中存储有计算机可读指令，计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例中的图像重绘方法的步骤。
36、本方案首先输入基础提示词到图像生成模型，快速获取基本的原始图像。然后分析基础提示词以提取目标实体词，这些词表示用户所重点关注的对象。接着使用语义分割模型准确定位各目标实体词的对应区域，为后续重绘提供精确的感兴趣领域。之后运用大语言模型自动生成丰富的描述提示词，这些提示词从多个方面描绘目标实体词的特征和属性信息。最后将重绘区域及相应描述提示词输入图像生成模型，实现对精细化重绘。上述流程融合了图像生成、语义分割和自然语言处理等多项技术，实现了对图像局部区域的精确识别和定制化重绘，该方案使重绘更具针对性、高效性和灵活性，通过多样化的描述提示词也丰富了生成效果，并且提升了重绘细节。
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1.一种图像重绘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述基于所述目标实体词，利用语义分割模型对所述原始图像进行语义分割，包括：
3.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述利用大语言模型生成与所述目标实体词对应的多个描述提示词，包括：
4.根据权利要求3所述的图像重绘方法，其特征在于，所述将所述目标实体词与消息模版结合，得到消息语句，包括：
5.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述根据所述描述提示词指示所述图像生成模型对所述原始图像的所述重绘区域进行重绘，包括：
6.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述根据所述描述提示词指示所述图像生成模型对所述原始图像的所述重绘区域进行重绘，包括：
7.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述图像生成模型为稳定扩散模型。
8.一种图像重绘装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括一个或多个处理器，以及存储器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1-7任一项所述的图像重绘方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种图像重绘方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述基于所述目标实体词，利用语义分割模型对所述原始图像进行语义分割，包括：
3.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述利用大语言模型生成与所述目标实体词对应的多个描述提示词，包括：
4.根据权利要求3所述的图像重绘方法，其特征在于，所述将所述目标实体词与消息模版结合，得到消息语句，包括：
5.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述根据所述描述提示词指示所述图像生成模型对所述原始图像的所述重绘区域进行重绘，包括：
6.根据权利要求1所述的图像重绘方法，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：黎子骏，廖艳冰，兰翔，张政统，邓其春，黄祥康，吴文亮，盘子圣，曾锐鸿，王伟喆，马金龙，焦南凯，熊佳，徐志坚，陈光尧，谢睿，
申请(专利权)人：广州趣研网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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