[发明专利]图像生成方法和装置及存储介质

说明书

本发明公开了一种图像生成方法和装置及存储介质。该方法包括：获取与待生成的目标图像关联的多张候选图像，多张候选图像为从数据共享平台收集到的携带有用于推广目标主题的文字信息的图像；依次对多张候选图像的每张候选图像进行特征提取，得到多组候选特征对，每组候选特征对中包括从一张候选图像中提取出的与目标主题关联的文字特征，及从一张候选图像中提取出的图像特征；将多组候选特征对依次输入图像生成模型；根据图像生成模型的输出结果，获取具有目标主题的目标图像。本发明解决了由于手动设计图像所导致的图像生成效率较低的问题的技术问题。

技术领域

本发明涉及计算机领域，具体而言，涉及一种图像生成方法和装置及存储介质。

背景技术

如今，对于海报等图像进行创意设计时，通常是由专业人员进行手动设计处理。例如运营人员进行需求发布，请相关美工人员进行海报或者宣传报方面的设计。但这种手动设计海报等用于推广宣传的图像的方法，往往耗时较长，设计的图像数量有限，导致图像生成效率较低的问题。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种图像生成方法和装置及存储介质，以至少解决由于手动设计图像所导致的图像生成效率较低的问题的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种图像生成方法，包括：获取与待生成的目标图像关联的多张候选图像，其中，上述多张候选图像为从数据共享平台收集到的携带有用于推广目标主题的文字信息的图像；依次对上述多张候选图像的每张候选图像进行特征提取，得到多组候选特征对，其中，每组候选特征对中包括从一张候选图像中提取出的与上述目标主题关联的文字特征，及从上述一张候选图像中提取出的图像特征；将上述多组候选特征对依次输入图像生成模型，其中，上述图像生成模型为利用多个样本数据进行训练后得到的用于生成用于推广指定主题的图像的神经网络模型，上述图像生成模型中包括用于生成图像的生成子网络模型，及用于识别所生成的图像是否为上述指定主题的鉴定子网络模型；根据上述图像生成模型的输出结果，获取具有上述目标主题的上述目标图像。

作为一种可选的实施方式，在上述将上述多组候选特征对依次输入图像生成模型之后，还包括：在当前输入的为第i张候选图像的候选特征对的情况下，利用上述第i张候选图像中提取出的上述文字特征，通过上述生成子网络模型生成与上述目标主题相匹配的对象图像，其中，i为大于1，且小于等的整数，N为上述多张候选图像的数量；在上述鉴定子网络模型获取到上述对象图像的情况下，鉴定上述对象图像与当前输入的上述第i张候选图像是否为相同主题；在上述对象图像输入的上述第i张候选图像为相同主题的情况下，将上述对象图像确定为上述目标图像。

作为一种可选的实施方式，依次对上述多张候选图像的每张候选图像进行特征提取，得到多组候选特征对包括：重复执行以下步骤，直至遍历上述多张候选图像：获取当前候选图像；识别上述当前候选图像中与上述目标主题关联的文字信息；对上述文字信息进行分词和映射处理，得到与上述当前候选图像对应的多个当前词向量，并对上述多个当前词向量进行聚合处理，得到一组当前句向量；将上述当前句向量确定为上述当前候选图像的文字特征；识别上述当前候选图像中的图像信息，其中，上述图像信息包括各个像素点的位置信息及颜色信息；根据上述图像信息确定上述图像特征。

作为一种可选的实施方式，在上述获取与待生成的目标图像关联的多张候选图像之前，还包括：获取多个样本数据，其中，上述多个样本数据包括第一类样本数据和第二类样本数据，其中，上述第一类样本数据为相同主题的图像数据，上述第二类样本数据为不同主题的图像数据；利用上述多个样本数据对初始化的图像生成模型进行训练，以得到上述图像生成模型。

作为一种可选的实施方式，上述获取与待生成的目标图像关联的多张候选图像包括：获取搜索请求，其中，上述搜索请求中携带有上述目标主题的关键词；响应上述搜索请求，从上述数据共享平台中查找到具有上述目标主题的上述多张候选图像。