本說明書涉及計算機，尤其涉及一種圖像的生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備。

背景技術(shù)：

1、隨著信息科技和人工智能的發(fā)展，生成式人工智能(generative?ai)的越來越廣泛，尤其是應用在圖像生成領域。另外，隱私數(shù)據(jù)也受到了大眾的關注。

2、目前，在生成圖像時，可將描述文本輸入文生圖模型，以通過文生圖模型生成與描述文本相符的圖像。但是，基于文生圖模型生成的圖像中可能存在有風險的內(nèi)容。例如，描述文本可以為“畫一張戴著眼鏡的女孩圖像”，將該描述文本輸入文生圖模型，以通過文生圖模型生成圖像，該圖像除了包括戴著眼鏡的女孩外，還可能包括不正向的內(nèi)容，即存在風險的內(nèi)容。因此，如何生成圖像以避免生成的圖像存在風險是一個非常重要的問題。

3、基于此，本說明書提供一種圖像的生成方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本說明書提供一種圖像的生成方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設備，以部分的解決現(xiàn)有技術(shù)存在的上述問題。

2、本說明書采用下述技術(shù)方案：

3、本說明書提供一種圖像的生成方法，包括：

4、響應于用戶的輸入操作，確定所述用戶輸入的描述文本；

5、確定所述描述文本對應的文本特征；

6、根據(jù)所述文本特征，確定所述描述文本對應的風險類型；

7、獲取預先構(gòu)建的所述風險類型對應的安全特征；

8、根據(jù)所述安全特征，對所述文本特征進行調(diào)整；

9、將調(diào)整后的文本特征輸入文生圖模型，確定所述描述文本對應的圖像。

10、可選地，根據(jù)所述文本特征，確定所述描述文本對應的風險類型，具體包括：

11、獲取預先構(gòu)建的各風險類型對應的預設特征；所述預設特征包括風險特征和安全特征；

12、從各預設特征中，確定所述文本特征對應的目標特征；

13、當所述目標特征為風險特征時，將所述目標特征對應的風險類型作為所述描述文本對應的風險類型。

14、可選地，獲取預先構(gòu)建的各風險類型對應的預設特征，具體包括：

15、獲取預先構(gòu)建的各風險類型對應的特征庫，所述特征庫包括風險特征庫和安全特征庫；

16、從各特征庫中，針對各風險類型，確定該風險類型對應的風險特征庫，并作為第一特征庫；確定該風險類型對應的安全特征庫，并作為第二特征庫；所述第一特征庫包括存在該風險類型的風險的文本對應的特征；所述第二特征庫包括不存在該風險類型的風險的文本對應的特征；

17、確定所述第一特征庫對應的平均特征，并作為該風險類型對應的風險特征；確定所述第二特征庫對應的平均特征，并作為該風險類型對應的安全特征；

18、將所述風險特征和所述安全特征作為該風險類型對應的預設特征。

19、可選地，根據(jù)所述安全特征，對所述文本特征進行調(diào)整，具體包括：

20、向所述文本特征中添加隨機值，得到第一特征；

21、確定所述第一特征和所述安全特征之間的距離，作為第一距離；

22、判斷所述第一距離是否小于預設閾值；

23、若是，將所述第一特征作為調(diào)整后的文本特征；

24、若否，將所述第一特征重新確定為文本特征，繼續(xù)向重新確定出的文本特征中添加隨機值，重新得到第一特征，繼續(xù)確定第一距離，直到第一距離小于所述預設閾值時，將第一特征作為調(diào)整后的文本特征。

25、可選地，所述方法還包括：

26、當所述目標特征為安全特征時，將所述文本特征輸入所述文生圖模型，確定所述描述文本對應的圖像。

27、可選地，預先構(gòu)建各風險類型對應的特征庫，具體包括：

28、針對每個風險類型，獲取存在該風險類型對應的風險的第一樣本，以及獲取不存在該風險類型對應的風險的第二樣本；

29、確定所述第一樣本對應的特征，并將所述第一樣本對應的特征作為該風險類型對應的風險特征庫；確定所述第二樣本對應的特征，并將所述第二樣本對應的特征作為該風險類型對應的安全特征庫。

30、可選地，所述文本特征包括若干維度的子特征；

31、向所述文本特征中添加隨機值，得到第一特征，具體包括：

32、隨機向所述文本特征的各維度的子特征中添加隨機值，得到第一特征。

33、本說明書提供了一種圖像的生成裝置，包括：

34、輸入模塊，用于響應于用戶的輸入操作，確定所述用戶輸入的描述文本；

35、第一確定模塊，用于確定所述描述文本對應的文本特征；

36、第二確定模塊，用于根據(jù)所述文本特征，確定所述描述文本對應的風險類型；

37、獲取模塊，用于獲取預先構(gòu)建的所述風險類型對應的安全特征；

38、調(diào)整模塊，用于根據(jù)所述安全特征，對所述文本特征進行調(diào)整；

39、生成模塊，用于將調(diào)整后的文本特征輸入文生圖模型，確定所述描述文本對應的圖像。可選地，所述第二確定模塊具體用于，獲取預先構(gòu)建的各風險類型對應的預設特征；所述預設特征包括風險特征和安全特征；從各預設特征中，確定所述文本特征對應的目標特征；當所述目標特征為風險特征時，將所述目標特征對應的風險類型作為所述描述文本對應的風險類型。

40、可選地，所述第二確定模塊具體用于，獲取預先構(gòu)建的各風險類型對應的特征庫，所述特征庫包括風險特征庫和安全特征庫；從各特征庫中，針對各風險類型，確定該風險類型對應的風險特征庫，并作為第一特征庫；確定該風險類型對應的安全特征庫，并作為第二特征庫；所述第一特征庫包括存在該風險類型的風險的文本對應的特征；所述第二特征庫包括不存在該風險類型的風險的文本對應的特征；確定所述第一特征庫對應的平均特征，并作為該風險類型對應的風險特征；確定所述第二特征庫對應的平均特征，并作為該風險類型對應的安全特征；將所述風險特征和所述安全特征作為該風險類型對應的預設特征。

41、可選地，所述調(diào)整模塊具體用于，向所述文本特征中添加隨機值，得到第一特征；確定所述第一特征和所述安全特征之間的距離，作為第一距離；判斷所述第一距離是否小于預設閾值；若是，將所述第一特征作為調(diào)整后的文本特征；若否，將所述第一特征重新確定為文本特征，繼續(xù)向重新確定出的文本特征中添加隨機值，重新得到第一特征，繼續(xù)確定第一距離，直到第一距離小于所述預設閾值時，將第一特征作為調(diào)整后的文本特征。

42、可選地，所述第二確定模塊還用于，當所述目標特征為安全特征時，將所述文本特征輸入所述文生圖模型，確定所述描述文本對應的圖像。

43、可選地，所述裝置還包括：

44、構(gòu)建模塊，用于針對每個風險類型，獲取存在該風險類型對應的風險的第一樣本，以及獲取不存在該風險類型對應的風險的第二樣本；確定所述第一樣本對應的特征，并將所述第一樣本對應的特征作為該風險類型對應的風險特征庫；確定所述第二樣本對應的特征，并將所述第二樣本對應的特征作為該風險類型對應的安全特征庫。

45、可選地，所述文本特征包括若干維度的子特征；

46、所述調(diào)整模塊具體用于，隨機向所述文本特征的各維度的子特征中添加隨機值，得到第一特征。

47、本說明書提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)上述圖像的生成方法。

48、本說明書提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序時實現(xiàn)上述圖像的生成方法。

49、本說明書采用的上述至少一個技術(shù)方案能夠達到以下有益效果：

50、本說明書提供的圖像的生成方法中，響應于用戶的輸入操作，確定用戶輸入的描述文本。再確定描述文本對應的文本特征，根據(jù)文本特征，確定描述文本對應的風險類型。獲取預先構(gòu)建的所述風險類型對應的安全特征。根據(jù)安全特征，對文本特征進行調(diào)整。將調(diào)整后的文本特征輸入文生圖模型，確定描述文本對應的圖像。

51、從上述方法中可以看出，本方法在進行生成圖像時，響應于用戶的輸入操作，確定用戶輸入的描述文本，并確定描述文本對應的文本特征。再根據(jù)文本特征，確定描述文本對應的風險類型。之后，獲取預先構(gòu)建的風險類型對應的安全特征，再根據(jù)安全特征，對文本特征進行調(diào)整。將調(diào)整后的文本特征輸入文生圖模型，確定描述文本對應的圖像。通過描述文本對應的風險類型的安全特征，對文本特征進行調(diào)整，再基于調(diào)整后的文本特征生成圖像，以避免生成的圖像存在有風險的內(nèi)容，降低內(nèi)容風險。