基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备

本发明涉及人工智能技术领域和图像技术领域，公开了基于强化学习和扩散模型的图像生成方法、装置及设备，方法包括：获取预设文本描述信息、预设输入图像和预设输入图像的边缘信息；对预设文本描述信息进行特征提取，得到第一文本嵌入向量，对预设输入图像进行特征提取，得到图像嵌入向量，对预设输入图像的边缘信息进行特征提取，得到边缘信息嵌入向量；根据第一文本嵌入向量和图像嵌入向量，确定第二文本嵌入向量；通过扩散模型对第二文本嵌入向量进行处理，得到初始图像，根据初始图像和边缘信息嵌入向量，确定生成图像；获取训练后的扩散模型输出的当前目标图像。本发明有利于提高扩散模型生成的当前目标图像的可靠性。