【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种图像生成方法及相关装置。
技术介绍
1、图像生成(image generation)是计算机视觉领域的一个重要研究方向，用于基于描述信息生成对应的图像。如今，图像生成技术在虚拟现实、游戏、机器人、自动驾驶等领域均被广泛应用。
2、随着近年来深度学习技术的发展，图像生成技术也受到推动，深度学习技术为图像生成提供了强大的表示和学习能力，使得所生成的图像质量显著提高。目前，常见的图像生成方式即是，通过执行图像生成任务的深度学习模型，根据用户给出的描述信息生成对应的图像。
3、在很多场景中，用户除了需要通过深度学习模型生成的图像外，可能还需要仅包括该图像中特定元素的图像；此时，即需要用户使用图像编辑工具对该图像中的特定元素进行手动抠图。这种方式操作繁琐复杂，获取图像的效率低，且手动抠图获得的仅包括特定元素的图像通常质量较差，存在特定元素边缘不干净等问题。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种图像生成方法及相关装置，能够针对所生成的图像中的...
【技术保护点】
1.一种图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述描述文本特征以及所述目标图像特征进行特征解码处理，得到目标元素透明度图层，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过语义过滤模块，基于所述描述文本特征，对所述目标图像特征进行至少一次语义过滤处理，得到目标元素特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述语义过滤模块中的过滤器结构，根据所述第二中间特征和所述输入特征，确定第三中间特征，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，...
【技术特征摘要】
1.一种图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述描述文本特征以及所述目标图像特征进行特征解码处理，得到目标元素透明度图层，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过语义过滤模块，基于所述描述文本特征，对所述目标图像特征进行至少一次语义过滤处理，得到目标元素特征，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述语义过滤模块中的过滤器结构，根据所述第二中间特征和所述输入特征，确定第三中间特征，包括：
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述描述文本特征和所述参考图像特征，确定所述目标图像特征，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述u型网络包括级联的多个处理模块，所述多个处理模块中的至少一个为目标处理模块；
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述通过所述u型网络，根据所述描述文本特征、所述参考图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：冯鑫，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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