一种多模型跨维度的图像生成方法

本发明提供一种多模型跨维度的图像生成方法，涉及图像生成技术领域，方法包括以下步骤：S1：获取用户图像生成需求描述，本发明中，通过设置集成DreamBooth、Textual Inversion、LoRA、Hypernetwork、ControlNet等多种训练和控制插件模型，对Stable Diffusion模型进行优化，有效提高图像生成的丰富性和质量，各插件模型的优势在于，DreamBooth插件通过训练少量图像生成高质量个性化图像，Textual Inversion插件微调参数向量轻量化模型，LoRA插件通过插入数据处理层进行高效图像生成，Hypernetwork插件通过单独的神经网络模型进行图像风格训练，ControlNet插件通过权重克隆和条件控制生成高质量图像。这种集成方法能够将多种技术优势结合，提高图像生成的精确度和多样性，减少对专业设计师的依赖，降低企业宣传内容制作的成本。