一种图像生成模型的训练方法、装置、设备及介质

本申请属于人工智能领域，涉及一种图像生成模型的训练方法，包括：获取样本图像和样本图像对应的结构特征信息；将结构特征信息作为约束条件，输入预设的扩散模型，生成多个预测图像；基于类内对比学习策略，对多个预测图像和样本图像进行整合处理，得到损失函数；基于损失函数，调整扩散模型的参数，返回执行将结构特征信息作为约束条件输入预设的扩散模型至得到损失函数的步骤，直到损失函数收敛达到收敛阈值为止；将损失函数收敛达到收敛阈值对应的扩散模型确定为图像生成模型。本申请还提供一种装置、设备及介质。此外，本申请还涉及区块链技术，样本图像和结构特征信息可存储于区块链中。本申请可以提高图像生成的准确率。