[发明专利]图像生成

权利要求书

1.一种用于图像生成的方法，包括：

从文本中识别至少一个背景元素和至少一个前景元素；

基于所述文本来生成初始图像；

通过从所述初始图像中迭代地去除所述至少一个前景元素来生成至少一个背景图像；

生成与所述至少一个前景元素相对应的至少一个前景图像；

基于所述至少一个背景图像和所述至少一个前景图像来生成合并图像；

根据所述文本来确定目标图像的风格；以及

将所述合并图像转换为采用所确定的风格的所述目标图像，

其中，所述将所述合并图像转换为采用所确定的风格的所述目标图像包括：通过边缘检测模型，基于所述合并图像来生成草绘图像，所述边缘检测模型用于通过从所述合并图像中检测边缘并从所述合并图像中去除元素细节来输出所述草绘图像；以及通过风格转换模型，将所述草绘图像转换为采用所确定的风格的所述目标图像，

其中，所述方法还包括：获得附加文本；以及基于所述附加文本和所述目标图像来生成更新的目标图像，

其中，所述生成更新的目标图像包括：基于所述附加文本和所述目标图像，来生成更新的背景图像或更新的前景图像或者确定更新的风格；以及利用所述更新的背景图像、所述更新的前景图像或者所述更新的风格来生成所述更新的目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个背景图像是通过背景图像生成器来生成的，并且所述背景图像生成器包括：注意力生成对抗网络(GAN)模型，用于基于所述文本来生成所述初始图像；以及图像修补模型，用于从所述初始图像中去除所述至少一个前景元素。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少一个前景图像是通过前景图像生成器来生成的。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述前景图像生成器包括渐进式增长生成对抗网络(PG GAN)模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述风格是通过分类模型、基于所述文本来确定的。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述风格与所述文本的情感类别相关联。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述风格转换模型包括循环生成对抗网络(GAN)模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过风格转换模型，将所述草绘图像转换为采用所确定的风格的所述目标图像包括：

从多个候选风格转换模型中选择与所确定的风格相对应的候选风格转换模型；以及

通过所选择的候选风格转换模型，将所述草绘图像转换为采用所确定的风格的所述目标图像。

9.根据权利要求1所述的方法，还包括：接收所述文本。

10.根据权利要求1所述的方法，还包括：

接收输入；以及

根据所述输入来导出所述文本。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述导出所述文本包括：

从所述输入中识别情感词语；以及

确定与所述情感词语相关联的至少一个图像元素。