【技术实现步骤摘要】
本公开涉及机器学习，尤其涉及图像生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着图像处理技术的发展，图像生成模型可以根据用户输入的提示文本和用户输入的原图，转换为另一张新图像。然而，图像生成模型生成的图像可能存在质量问题，例如，原图中包含了人脸，在原图中该人脸区域的像素数量较少，模型会容易忽略这些像素数量少的区域，导致模型生成的新图像中的人脸容易出现变形或噪声的情况。基于此，如何生成高质量的图像，是亟待解决的技术问题。
技术实现思路
1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供了图像生成方法、装置、设备及存储介质。
2、根据本说明书实施例的第一方面，提供一种图像生成方法，所述方法包括：
3、获取用户输入的包含至少一个面部的原始图像和提示文本，并将所述原始图像和提示文本输入至第一图像生成模型，由所述第一图像生成模型将所述原始图像转换为符合所述提示文本描述的图像风格的风格图像；
4、识别所述风格图像中的至少一个面部区域，从所述风格图像中裁切出包含所述面部区域的至少一个待修复图像块，并按照预设比例分别对所述至少一个待修复图像块进行放大处理；
5、对放大处理后的所述至少一个待修复图像块分别进行边缘检测，并从检测到的所述至少一个待修复图像块的边缘信息中分别去除与面部特征对应的边缘信息，得到与所述至少一个待修复图像块分别对应的至少一个边缘图像块；
6、将所述至少一个边缘图像块分别输入至第二图像生成模型，由所述第二图像生成模型分别生成
7、将所述至少一个修复图像块分别按照所述预设比例进行缩小处理，并将所述风格图像中包含的与所述至少一个待修复图像块对应的面部区域，分别替换为与缩小处理后的所述至少一个修复图像块对应的面部区域。
8、根据本说明书实施例的第二方面，提供一种图像生成装置，包括：
9、第一图像生成模块，获取用户输入的包含至少一个面部的原始图像和提示文本，并将所述原始图像和提示文本输入至第一图像生成模型，由所述第一图像生成模型将所述原始图像转换为符合所述提示文本描述的图像风格的风格图像；
10、裁切模块，识别所述风格图像中的至少一个面部区域，从所述风格图像中裁切出包含所述面部区域的至少一个待修复图像块，并按照预设比例分别对所述至少一个待修复图像块进行放大处理；
11、边缘处理模块，对放大处理后的所述至少一个待修复图像块分别进行边缘检测，并从检测到的所述至少一个待修复图像块的边缘信息中分别去除与面部特征对应的边缘信息，得到与所述至少一个待修复图像块分别对应的至少一个边缘图像块；
12、第二图像生成模块，将所述至少一个边缘图像块分别输入至第二图像生成模型，由所述第二图像生成模型分别生成与所述至少一个待修复图像块对应的至少一个修复图像块；其中，所述修复图像块包含所述第二图像生成模型重构的面部特征；
13、替换模块，将所述至少一个修复图像块分别按照所述预设比例进行缩小处理，并将所述风格图像中包含的与所述至少一个待修复图像块对应的面部区域，分别替换为与缩小处理后的所述至少一个修复图像块对应的面部区域。
14、根据本说明书实施例的第三方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现前述第一方面所述方法实施例的步骤。
15、根据本说明书实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述第一方面所述方法实施例的步骤。
16、本说明书的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
17、本说明书实施例中，提出了对风格图像中的面部区域进行修复的思路，在第一图像生成模型生成的风格图像中，裁切出包含面部区域的待修复图像块进行放大，进一步提取去除了面部特征的边缘信息，由第二图像生成模型生成包含清晰准确、细节丰富的面部特征的修复图像块，因此利用修复图像块中的面部区域来替换掉风格图像中变形的面部区域，能够得到面部区域清晰准确、细节丰富的风格图像。
18、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种图像生成方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述识别所述风格图像中的至少一个面部区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述对放大处理后的所述至少一个待修复图像块分别进行边缘检测之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述将所述至少一个边缘图像块分别输入至第二图像生成模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述第二图像生成模型包括连接了边缘信息控制网络的扩散模型；
6.根据权利要求5所述的方法，所述扩散模型连接有至少两个边缘信息控制网络；
7.根据权利要求6所述的方法，所述至少两种不同的边缘检测算法，包括：OpenCV中的Canny算子和Holistically-Nested Edge Detection算法。
8.一种图像生成装置，所述装置包括：
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一所述方法的步骤。
10.
...【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，所述识别所述风格图像中的至少一个面部区域，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，所述对放大处理后的所述至少一个待修复图像块分别进行边缘检测之前，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，所述将所述至少一个边缘图像块分别输入至第二图像生成模型之前，所述方法还包括：
5.根据权利要求1所述的方法，所述第二图像生成模型包括连接了边缘信息控制网络的扩散模型；
6.根据权利要求5所述的方法，所述扩散模型连接有至少两个边缘信息控...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈豪，
申请(专利权)人：蚂蚁区块链科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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