本公開涉及網絡模型，尤其涉及一種圖像生成方法、裝置及存儲介質。

背景技術：

1、目前的人工智能(artificial?intelligence，ai)繪畫技術多是基于用戶提供的文本(prompt)及選擇的(或指定的，或應用智能確定的)風格，通過云服務器進行大量的算法生成對應的圖像。

2、在相關技術中，終端可以將用戶的意圖發送至云服務器，云服務器計算生成該意圖對應的圖像，并將生成的圖像發送至終端，以便終端展示給用戶，若生成的圖像并沒有最大程度的展現用戶的意圖，則終端可以重新請求云服務器生成新的圖像，云服務器將生成的新的圖像發送至終端展示，重復上述過程，直至得到符合用戶意圖的圖像。

3、但是，上述過程需要終端和云服務器多次進行交互，從而占用了大量的信令資源，降低了圖像生成的效率，導致用戶體驗差。

技術實現思路

1、為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種圖像生成方法、裝置及存儲介質。

2、根據本公開實施例的第一方面，提供一種圖像生成方法，所述方法應用于終端，包括：

3、響應于用戶的輸入操作，確定圖像生成參數，所述輸入操作用于請求生成與所述圖像生成參數對應的目標圖像的操作；

4、在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息；

5、根據所述數據信息，得到所述圖像生成模型；

6、根據所述圖像生成參數，通過所述圖像生成模型生成目標圖像。

7、可選地，所述響應于用戶的輸入操作，確定圖像生成參數包括：

8、向所述云服務器發送根據所述輸入操作確定的圖像生成請求；所述圖像生成請求用于請求所述云服務器根據所述圖像生成請求確定圖像生成參數；

9、接收所述云服務器發送的所述圖像生成參數。

10、可選地，所述從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息包括：

11、在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，確定所述終端是否支持所述圖像生成模型的運行；

12、在確定所述終端支持所述圖像生成模型的運行的情況下，從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息。

13、可選地，所述確定所述終端是否支持所述圖像生成模型的運行包括：

14、獲取所述終端的設備參數；

15、在確定所述設備參數為目標設備參數的情況下，確定所述終端支持所述圖像生成模型的運行。

16、可選地，所述方法還包括：

17、在確定所述設備參數為非目標設備參數的情況下，生成并展示提示消息，所述提示消息用于提示用戶無法生成所述目標圖像。

18、可選地，所述從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息包括：

19、在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，向所述云服務器發送查詢請求信息，所述查詢請求信息用于請求所述云服務器查詢并發送待使用的圖像生成次數；

20、在所述圖像生成次數大于預定次數閾值的情況下，從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息。

21、可選地，所述方法還包括：

22、在所述圖像生成次數小于所述預定次數閾值的情況下，向所述云服務器發送目標圖像生成請求，所述目標圖像生成請求用于請求所述云服務器通過所述圖像生成模型，生成與所述圖像生成參數對應的所述目標圖像，并將所述目標圖像發送至所述終端。

23、可選地，所述根據所述圖像生成參數，通過所述圖像生成模型生成目標圖像包括：

24、將所述圖像生成參數作為所述圖像生成模型的輸入，得到所述圖像生成模型輸出的所述目標圖像。

25、根據本公開實施例的第二方面，提供一種圖像生成方法，所述方法應用于云服務器，包括：

26、在所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，向所述終端發送圖像生成模型的數據信息。

27、可選地，所述方法還包括：

28、在向所述終端發送圖像生成模型的數據信息之前，接收所述終端發送的圖像生成請求；所述圖像生成請求用于請求所述云服務器根據所述圖像生成請求確定圖像生成參數；

29、向所述終端發送所述圖像生成參數。

30、可選地，所述方法還包括：

31、接收所述終端發送的查詢請求信息，所述查詢請求信息為所述終端在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，發送的用于請求所述云服務器查詢并發送待使用的圖像生成次數的請求消息；

32、在所述圖像生成次數大于預定次數閾值的情況下，向所述終端發送確定信息，所述確定信息用于指示所述終端獲取設備參數，以及用于提示用戶云服務器無法生成所述目標圖像。

33、可選地，所述方法還包括：

34、在所述圖像生成次數小于所述預定次數閾值的情況下，接收所述終端發送的目標圖像生成請求，所述目標圖像生成請求為所述終端請求所述云服務器通過所述圖像生成模型，生成與所述圖像生成參數對應的所述目標圖像的請求消息；

35、將所述目標圖像發送至所述終端。

36、根據本公開實施例的第三方面，提供一種圖像生成裝置，包括：

37、確定模塊，被配置為響應于用戶的輸入操作，確定圖像生成參數，所述輸入操作用于請求生成與所述圖像生成參數對應的目標圖像的操作；

38、獲取模塊，被配置為在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息；

39、第一接收模塊，被配置為根據所述數據信息，得到所述圖像生成模型；

40、生成模塊，被配置為根據所述圖像生成參數，通過所述圖像生成模型生成目標圖像。

41、可選地，所述確定模塊包括：

42、第一發送子模塊，被配置為向所述云服務器發送根據所述輸入操作確定的圖像生成請求；所述圖像生成請求用于請求所述云服務器根據所述圖像生成請求確定圖像生成參數；

43、接收子模塊，被配置為接收所述云服務器發送的所述圖像生成參數。

44、可選地，所述獲取模塊包括：

45、確定子模塊，被配置為在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，確定所述終端是否支持所述圖像生成模型的運行；

46、第一獲取子模塊，被配置為在確定所述終端支持所述圖像生成模型的運行的情況下，從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息。

47、可選地，所述確定子模塊被配置為獲取所述終端的設備參數；在確定所述設備參數為目標設備參數的情況下，確定所述終端支持所述圖像生成模型的運行。

48、可選地，所述確定子模塊還被配置為在確定所述設備參數為非目標設備參數的情況下，生成并展示提示消息，所述提示消息用于提示用戶無法生成所述目標圖像。

49、可選地，所述獲取模塊包括：

50、第二發送子模塊，被配置為在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，向所述云服務器發送查詢請求信息，所述查詢請求信息用于請求所述云服務器查詢并發送待使用的圖像生成次數；

51、第二獲取子模塊，被配置為在所述圖像生成次數大于預定次數閾值的情況下，從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息。

52、可選地，所述獲取模塊還包括：

53、第三發送子模塊，被配置為在所述圖像生成次數小于所述預定次數閾值的情況下，向所述云服務器發送目標圖像生成請求，所述目標圖像生成請求用于請求所述云服務器通過所述圖像生成模型，生成與所述圖像生成參數對應的所述目標圖像，并將所述目標圖像發送至所述終端。

54、可選地，所述生成模塊，被配置為將所述圖像生成參數作為所述圖像生成模型的輸入，得到所述圖像生成模型輸出的所述目標圖像。

55、根據本公開實施例的第四方面，提供一種圖像生成裝置，包括：

56、第一發送模塊，被配置為在所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，向所述終端發送圖像生成模型的數據信息。

57、可選地，所述裝置還包括：

58、第二接收模塊，被配置為向所述終端發送圖像生成模型的數據信息之前，接收所述終端發送的圖像生成請求；所述圖像生成請求用于請求所述云服務器根據所述圖像生成請求確定圖像生成參數；

59、第二發送模塊，被配置為向所述終端發送所述圖像生成參數。

60、可選地，所述裝置還包括：

61、第三接收模塊，被配置為接收所述終端發送的查詢請求信息，所述查詢請求信息為所述終端在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，發送的用于請求所述云服務器查詢并發送待使用的圖像生成次數的請求消息；

62、第三發送模塊，被配置為在所述圖像生成次數大于預定次數閾值的情況下，向所述終端發送確定信息，所述確定信息用于指示所述終端獲取設備參數，以及用于提示用戶云服務器無法生成所述目標圖像。

63、可選地，所述裝置還包括：

64、第四接收模塊，被配置為在所述圖像生成次數小于所述預定次數閾值的情況下，接收所述終端發送的目標圖像生成請求，所述目標圖像生成請求為所述終端請求所述云服務器通過所述圖像生成模型，生成與所述圖像生成參數對應的所述目標圖像的請求消息；

65、第四發送模塊，被配置為將所述目標圖像發送至所述終端。

66、根據本公開實施例的第五方面，提供一種圖像生成裝置，包括：處理器；用于存儲處理器可執行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為執行時實現本公開第一方面所提供的圖像生成方法的步驟。

67、根據本公開實施例的第六方面，提供一種圖像生成裝置，包括：處理器；用于存儲處理器可執行指令的存儲器；其中，所述處理器被配置為執行時實現本公開第二方面所提供的圖像生成方法的步驟。

68、根據本公開實施例的第七方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，該程序指令被處理器執行時實現本公開第一方面所提供的圖像生成方法的步驟。

69、根據本公開實施例的第八方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序指令，該程序指令被處理器執行時實現本公開第二方面所提供的圖像生成方法的步驟。

70、本公開的實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：

71、通過終端響應于用戶的輸入操作，確定圖像生成參數，所述輸入操作用于請求生成與所述圖像生成參數對應的目標圖像的操作；在確定所述終端未存儲圖像生成模型的情況下，從云服務器獲取所述圖像生成模型的數據信息；根據所述數據信息，得到所述圖像生成模型；根據所述圖像生成參數，通過所述圖像生成模型生成目標圖像。這樣，可以在確定終端中未存儲有圖像生成模型的情況下，從云服務器中請求下載安裝圖像生成模型，以便在終端本地進行圖像生成，能夠減少終端和云服務器之間的交互次數，避免占用信令資源，提高圖像生成的效率，進而提升用戶體驗。

72、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。