数据处理方法、装置及设备

专利主权项内容

1.一种数据处理方法，包括：在接收到针对目标文本的图像生成指令的情况下，获取与所述目标文本匹配的目标风险关键词，并获取所述目标文本与所述目标风险关键词之间的匹配度；通过预先训练的扩散生成模型，对所述目标文本进行加噪处理，得到与所述目标文本对应的第一图像表征，所述扩散生成模型为基于预设生成式算法构建的用于生成与文本对应的图像的模型；通过所述预先训练的扩散生成模型，经过预设迭代次数逐次对所述第一图像表征进行降噪处理，直到最后一次迭代过程结束，得到所述预先训练的扩散生成模型的输出端的元函数；其中，在第一次迭代过程中，所述预先训练的扩散生成模型的输出端的元函数为初始扩散元函数，在除所述第一次迭代过程以外的迭代过程中，所述预先训练的扩散生成模型的输出端的元函数为基于上一次迭代过程对应的条件特征，以及由所述上一次迭代过程对应的噪声和所述上一次迭代过程对应的所述预先训练的扩散生成模型的输出端的元函数生成的结果确定，所述上一次迭代过程对应的条件特征为通过由所述上一次迭代过程对应的所述预先训练的扩散生成模型的输出端的元函数、所述上一次迭代过程对应的噪声、所述目标风险关键词和所述匹配度确定的结果，对由所述上一次迭代过程对应的噪声、所述目标文本和所述上一次迭代过程对应的所述预先训练的扩散生成模型的输出端的元函数确定的结果进行风险削弱处理得到；基于所述迭代结束得到的所述预先训练的扩散生成模型的输出端的元函数、所述目标文本、所述目标风险关键词以及所述最后一次迭代过程对应的噪声，生成与所述目标文本对应的第二图像表征，并基于所述第二图像表征，确定与所述目标文本对应的目标图像。