【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型等，可应用于aigc(artificial intelligence generative content，即人工智能生成内容)基于人工智能的内容生成等场景。
技术介绍
1、图像生成技术是人工智能领域的一个重要研究方向。随着人工智能技术的发展，图像生成技术也不断在迭代更新。图像生成技术在不同行业中的多样化和实用性。例如，图像生成技术能够协助进行艺术创作和设计，在教育领域能够帮助理解抽象的概念。
2、随着技术的不断进步，图像生成技术的应用领域将进一步扩展。
技术实现思路
1、本公开提供了一种用于图像生成的信息处理方法、装置、系统、及相关设备。
2、根据本公开的一方面，提供了一种用于图像生成的信息处理方法，包括：
3、获取目标对象的用于生成图像的生图需求信息；
4、将所述生图需求信息输入提示工程系统，以基于所述提示工程系统将所述生图需求信息转换为供图像生成系统采用的生图参数。
5、根据本公开的另一方面，提供了一种用于图像生成的信息处理装置，包括：
6、获取单元，用于获取目标对象的用于生成图像的生图需求信息；
7、处理单元，用于将所述生图需求信息输入提示工程系统，以基于所述提示工程系统将所述生图需求信息转换为供图像生成系统采用的生图参数。
8、根据本公开的另一方面，提供了一种用于图像生成的信息处理系统，包括：
9、提示工程系统
10、图像生成系统，用于基于所述生图参数，生成目标图像。
11、根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
12、至少一个处理器；以及
13、与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
14、该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。
15、根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。
16、根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例中任一的方法。
17、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种用于图像生成的信息处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生图参数包括以下中的至少一种：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述风险信息通过如下方式确定，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生图意图信息通过如下方式确定，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于多模态意图理解模型识别所述生图需求信息，得到所述生图意图信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，所述预设类型集合包括以下至少一种类型：
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一意图识别子模型通过如下训练方式获得，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于大语言模型蒸馏出不同生图意图标签的训练样本集，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，还包括：
10.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于多模态意图理解模型识别所述生图需求信息，得到所述生图意图信息，包括：
11.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于多模态意图理解模型识别所述生图需求
12.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标生图模型的模型类型通过如下方式确定，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述目标生图模型的模型类型包括以下至少一种：
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：
15.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生图需求信息的所述目标提示词和所述回复信息通过如下方式确定，包括：
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述基于提示词优化模型对所述第二参考图和所述生图需求信息进行改写操作，得到适配所述图像生成系统中的目标生图模型的目标提示词，包括：
17.根据权利要求16所述的方法，其中，在所述生图需求信息中包括历史对话记录的情况下，还包括：
18.一种用于图像生成的信息处理装置，包括：
19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述生图参数包括以下中的至少一种：
20.根据权利要求19所述的装置，其中，所述处理单元，包括：
21.根据权利要求19所述的装置，其中，所述处理单元，包括：
22.根据权利要求21所述的装置，其中，所述意图获取子单元，具体用于：
23.根据权利要求22所述的装置，所述预设类型集合包括以下至少一种类型：
24.根据权利要求22所述的装置，还包括第一训练单元，用于：
25.根据权利要求24所述的装置，其中，所述第一训练单元，具体用于：
26.根据权利要求24所述的装置，还包括调整单元，用于：
27.根据权利要求21所述的装置，其中，所述意图获取子单元，还用于：
28.根据权利要求21所述的装置，其中，所述意图获取子单元，还用于：
29.根据权利要求19所述的装置，其中，所述处理单元，包括：
30.根据权利要求29所述的装置，其中，所述目标生图模型的模型类型包括以下至少一种：
31.根据权利要求30所述的装置，还包括确定单元，用于：
32.根据权利要求19所述的装置，其中，所述处理单元，包括：
33.根据权利要求32所述的装置，其中，所述改写子单元，具体用于：
34.根据权利要求33所述的装置，其中，在所述生图需求信息中包括历史对话记录的情况下，还包括删除单元，用于：
35.一种用于图像生成的信息处理系统，包括：
36.一种电子设备，包括：
37.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-17中任一项所述的方法。
38.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-17中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种用于图像生成的信息处理方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生图参数包括以下中的至少一种：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述风险信息通过如下方式确定，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生图意图信息通过如下方式确定，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于多模态意图理解模型识别所述生图需求信息，得到所述生图意图信息，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，所述预设类型集合包括以下至少一种类型：
7.根据权利要求5所述的方法，其中，所述第一意图识别子模型通过如下训练方式获得，包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于大语言模型蒸馏出不同生图意图标签的训练样本集，包括：
9.根据权利要求7所述的方法，还包括：
10.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于多模态意图理解模型识别所述生图需求信息，得到所述生图意图信息，包括：
11.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于多模态意图理解模型识别所述生图需求信息，得到所述生图意图信息，包括：
12.根据权利要求2所述的方法，其中，所述目标生图模型的模型类型通过如下方式确定，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述目标生图模型的模型类型包括以下至少一种：
14.根据权利要求13所述的方法，还包括：
15.根据权利要求2所述的方法，其中，所述生图需求信息的所述目标提示词和所述回复信息通过如下方式确定，包括：
16.根据权利要求15所述的方法，其中，所述基于提示词优化模型对所述第二参考图和所述生图需求信息进行改写操作，得到适配所述图像生成系统中的目标生图模型的目标提示词，包括：
17.根据权利要求16所述的方法，其中，在所述生图需求信息中包括历史对话记录的情况下，还包括：
18.一种用...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏俊，刘家辰，肖欣延，胡文皓，林沿铮，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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