1.一種圖像生成方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像生成模型包括擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)和解碼器網(wǎng)絡(luò)；
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過(guò)所述第一身份特征，驅(qū)動(dòng)圖像生成模型對(duì)多張不同的噪聲圖像分別進(jìn)行擴(kuò)散去噪，得到所述第一身份特征所代表身份標(biāo)識(shí)的多張不同的對(duì)象圖像之前，所述方法還包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述第一樣本身份特征與所述參考身份特征，確定身份特征約束損失，包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述擴(kuò)散去噪結(jié)果還包括在k輪擴(kuò)散去噪處理中所預(yù)測(cè)的噪聲；
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述身份特征約束損失，至少調(diào)整所述擴(kuò)散網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，直至達(dá)到第一訓(xùn)練結(jié)束條件，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述由編碼器網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述第一樣本對(duì)象圖像進(jìn)行編碼處理，得到第一編碼特征之前，所述方法包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述獲取采樣特征，包括：
9.根據(jù)權(quán)利要求3至8中任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述由驅(qū)動(dòng)特征生成模型將所述采樣特征進(jìn)行特征映射，得到服從第一分布的第一身份特征之前，所述方法還包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)象識(shí)別模型為人臉識(shí)別模型，所述對(duì)象圖像為人臉圖像。
11.一種對(duì)象識(shí)別模型的訓(xùn)練方法，其特征在于，包括：
12.一種圖像生成裝置，其特征在于，包括：
13.一種對(duì)象識(shí)別模型的訓(xùn)練裝置，其特征在于，包括：
14.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：
15.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)指令，所述計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-10或11中任意一項(xiàng)所述的方法。
16.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)指令，其特征在于，該計(jì)算機(jī)指令被處理器執(zhí)行時(shí)，實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-10或11中任意一項(xiàng)所述的方法。