生成图片的方法、装置、设备、存储介质和计算机产品与流程

技术特征：
1.一种生成图片的方法，包括：接收用户的输入，所述输入包括用于描述所述图片的短语；基于接收到的输入的类型，从预先训练的多个算子模型中选择对应的算子模型；以及基于所选择的对应的算子模型，为所述用户生成与所述输入的所述短语相关联的图片。2.根据权利要求1所述的方法，其中所述预先训练的算子模型是基于生成的所述图片及其对应的评价值而训练的，所述评价值表示生成的所述图片与用户期望的图片之间的匹配程度。3.根据权利要求2所述的方法，其中为所述用户生成与所述输入的所述短语相关联的图片包括：为所述用户生成与所述输入的所述短语相关联的多个图片供所述用户选择，并且所述方法还包括：基于所述多个图片中的第一图片被所述用户选择，为所述第一图片赋予第一评价值；以及基于所述多个图片中的第二图片未被所述用户选择，为所述第二图片赋予第二评价值，其中所述第二评价值低于所述第一评价值。4.根据权利要求1所述的方法，其中所述输入的类型包括：结构化数据；非结构化数据；和半结构化数据。5.根据权利要求1所述的方法，其中所述算子模型包括图表类算子模型、元素类算子模型和创意类算子模型中的一种或多种，其中所述图表类算子模型被配置为生成数据图表，所述元素类算子模型被配置为生成图片元素，以及所述创意类算子模型被配置为基于描述图片的纯文本来生成所述图片。6.根据权利要求5所述的方法，其中所述数据图表包括柱形图、饼状图、折线图、热力图中的一种或多种。7.根据权利要求5所述的方法，其中所述图片元素包括与所述图片相关联的文本、图标中的一种或多种。8.根据权利要求1所述的方法，还包括将用户的所述输入转换成预定格式，所述预定格式适用于所述多个算子模型。9.一种生成图片的装置，包括：输入接收模块，被配置为接收用户的输入，所述输入包括用于描述所述图片的短语；模型选择模块，被配置为基于接收到的输入的类型，从预先训练的多个算子模型中选择对应的算子模型；以及图片生成模块，被配置为基于所选择的对应的算子模型，为所述用户生成与所述输入的所述短语相关联的图片。10.根据权利要求9所述的装置，其中所述预先训练的算子模型是基于生成的所述图片及其对应的评价值而训练的，所述评价值表示生成的所述图片与用户期望的图片之间的匹配程度。11.根据权利要求10所述的装置，为所述用户生成与所述输入的所述短语相关联的图
片包括：为所述用户生成与所述输入的所述短语相关联的多个图片供所述用户选择，并且所述装置还包括：第一评价值赋予模块，被配置为基于所述多个图片中的第一图片被所述用户选择，为所述第一图片赋予第一评价值；以及第二评价值赋予模块，被配置为基于所述多个图片中的第二图片未被所述用户选择，为所述第二图片赋予第二评价值，其中所述第二评价值低于所述第一评价值。12.根据权利要求9所述的装置，所述输入的类型包括：结构化数据、非结构化数据和半结构化数据，其中所述结构化数据中仅包括数值，所述非结构化数据仅包括文本，所述半结构化数据包括数值和文本。13.根据权利要求9所述的装置，其中所述算子模型包括图表类算子模型、元素类算子模型和创意类算子模型中的一种或多种，其中所述图表类算子模型被配置为生成数据图表，所述元素类算子模型被配置为生成图片元素，以及所述创意类算子模型被配置为基于描述图片的纯文本来生成所述图片。14.根据权利要求13所述的装置，其中所述数据图表包括柱形图、饼状图、折线图、热力图中的一种或多种。15.根据权利要求13所述的装置，其中所述图片元素包括与所述图片相关联的文本、图标中的一种或多种。16.根据权利要求9所述的装置，还包括格式转换模块，被配置为将用户的所述输入转换成预定格式，所述预定格式适用于所述多个算子模型。17.一种电子设备，所述电子设备包括：一个或多个处理器；以及存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现根据权利要求1
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8中任一项所述的方法。18.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现根据权利要求1
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8中任一项所述的方法。19.一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令被处理器实现根据权利要求1
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8中任一项所述的方法。

技术总结
本公开的实施例涉及生成图片的方法、装置、设备、存储介质和计算机产品，涉及知识图谱、深度学习、计算机视觉领域。该方法包括接收用户的输入，该输入包括用于描述该图片的短语。该方法还包括基于接收到的输入的类型，从预先训练的多个算子模型中选择对应的算子模型。此外，该方法还包括基于所选择的对应的算子模型，为该用户生成与该输入的该短语相关联的图片。本公开的技术方案可以自动地根据用户的输入来生成符合用户需求的图片。的输入来生成符合用户需求的图片。的输入来生成符合用户需求的图片。


技术研发人员：卞东海 郑烨翰 彭卫华 徐伟建
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2021.06.25
技术公布日：2021/10/23