用于快速生成图像的AIGC数据分析方法

技术领域

本发明涉及数据处理相关技术领域，具体涉及用于快速生成图像的AIGC数据分析方法。

背景技术

随着技术的不断发展，生成图像的数据分析已经从传统的图像处理技术逐渐转向了更为智能化和自动化的方向，常见的，将傅里叶变换用于分析图像中的周期性和频率成分、将滤波(Gabor滤波器和Sobel滤波器)用于减少图像中的噪声或强调某些特征、但不可避免的，使用传统的图像处理技术进行数据分析仍存在一些限制，例如需要手动选择滤波器、难以处理复杂的图像特征等，因此，迫切需要更为智能化和自动化生成图像的数据分析方式，避免了传统方法中复杂的预处理和后处理步骤。

综上所述，现有技术中存在传统图像处理技术分析图像困难，处理复杂图像特征不准确，图像生成过程复杂等问题的技术问题。

发明内容

本申请通过提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析方法，旨在解决现有技术中的传统图像处理技术分析图像困难，处理复杂图像特征不准确，图像生成过程复杂等问题的技术问题。

鉴于上述问题，本申请提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析方法。

本申请公开的第一个方面，提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析方法，其中，所述方法包括：基于图像生成标准，确定映射于多种图像生成需求的预执行序列集；识别待转换数据，结合图像生成需求，遍历所述预执行序列集进行匹配，确定目标执行序列；建立第一模态端至第二模态端的快速生成通道，训练生成基于AIGC的图像生成模组，所述图像生成模组建立有双向先验机制；将所述待转换数据传输至所述图像生成模组，结合所述目标执行序列激活预执行通道，进行数据特征提取与图像转换，确定图像生成结果；确定基于所述图像生成需求的图像校验标准；若所述图像生成结果不满足所述图像校验标准，执行基于空间维度的图像补偿处理，确定补偿生成图像。

本申请公开的另一个方面，提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析系统，其中，所述系统包括：序列集确定模块，用于基于图像生成标准，确定映射于多种图像生成需求的预执行序列集；序列集匹配模块，用于识别待转换数据，结合图像生成需求，遍历所述预执行序列集进行匹配，确定目标执行序列；快速生成通道建立模块，用于建立第一模态端至第二模态端的快速生成通道，训练生成基于AIGC的图像生成模组，所述图像生成模组建立有双向先验机制；图像转换模块，用于将所述待转换数据传输至所述图像生成模组，结合所述目标执行序列激活预执行通道，进行数据特征提取与图像转换，确定图像生成结果；图像校验模块，用于确定基于所述图像生成需求的图像校验标准；图像补偿处理模块，用于若所述图像生成结果不满足所述图像校验标准，执行基于空间维度的图像补偿处理，确定补偿生成图像。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了本文描述了一种基于AIGC的图像生成方法，通过预执行序列集与图像生成需求的匹配，确定目标执行序列；建立快速生成通道，训练图像生成模组，并将待转换数据传输至图像生成模组进行特征提取与图像转换，得到图像生成结果；通过图像校验标准的确定，判断图像生成结果是否满足需求；如果图像生成结果不满足需求，则执行基于空间维度的图像补偿处理，得到补偿生成图像，实现了图像生成速度快，准确率高，处理复杂图像特征准确，图像生成质量高的技术效果。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。

附图说明

图1为本申请实施例提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析方法可能的流程示意图；

图2为本申请实施例提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析方法中图像性能增益与风格润色可能的流程示意图；

图3为本申请实施例提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析系统可能的结构示意图。

附图标记说明：序列集确定模块100，序列集匹配模块200，快速生成通道建立模块300，图像转换模块400，图像校验模块500，图像补偿处理模块600。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例作出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

实施例一

如图1所示，本申请实施例提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析方法，其中，所述方法包括：

Step-1：基于图像生成标准，确定映射于多种图像生成需求的预执行序列集；

Step-2：识别待转换数据，结合图像生成需求，遍历所述预执行序列集进行匹配，确定目标执行序列；

在Step-1中，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：常用的有图片格式包括但不限于JPEG、PNG、GIF、SVG，所述图像生成标准与所述图片格式对应，图像生成标准指用于评估生成图像质量的标准，例如图像的清晰度、色彩、对比度等；预执行序列集指用于满足多种图像生成需求的预处理步骤的集合，例如图像去噪、图像增强、图像风格转换等；Step-1的具体执行过程为：基于图像生成标准，确定映射于多种图像生成需求的预执行序列集。这可以通过收集和整理各种图像生成需求的预处理步骤，将其按照图像生成标准进行分类和整理，形成预执行序列集。

在Step-2中，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：待转换数据指需要进行图像生成的原始数据，例如文本、语音、图像等；目标执行序列指针对特定图像生成需求，通过预执行序列集匹配后得到的处理步骤的序列；Step-2的具体执行过程为：识别待转换数据，结合图像生成需求，遍历所述预执行序列集进行匹配，可以通过对待转换数据进行分析，确定其对应的图像生成需求，然后在预执行序列集中查找匹配的预处理步骤，形成目标执行序列。确定映射于多种图像生成需求的预执行序列集，可以提高图像生成的灵活性和适应性，满足不同用户的图像生成需求。

Step-3：建立第一模态端至第二模态端的快速生成通道，训练生成基于AIGC的图像生成模组，所述图像生成模组建立有双向先验机制；

Step-4：将所述待转换数据传输至所述图像生成模组，结合所述目标执行序列激活预执行通道，进行数据特征提取与图像转换，确定图像生成结果；

在Step-3中，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：第一模态端至第二模态端的快速生成通道是指的是从一种数据类型(如文本)转换为另一种数据类型(如图像)的快速通道；基于AIGC的图像生成模组是指的是使用AIGC(AI-Generated Content，AI生成内容)技术训练得到的图像生成模型，所述图像生成模组能够根据输入的文本信息，自动生成对应的图像；双向先验机制指的是模型在训练过程中，既需要根据输入数据的先验信息来生成图像，也需要根据生成的图像的反馈信息来调整模型的参数，从而使得模型能够更好地适应输入数据和生成图像的要求；Step-3的具体执行过程为：首先，需要建立一个可以从一种数据类型转换为另一种数据类型的快速通道，例如，将文本转换为图像。然后，使用AIGC技术训练一个图像生成模型，该模型能够在接收到输入数据(如文本)后生成对应的图像。在模型的训练过程中，需要引入双向先验机制，即模型在生成图像时不仅需要考虑输入数据的先验信息，还需要考虑生成的图像对模型的反馈信息。

在Step-4中，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：数据特征提取指的是从输入数据中提取出有意义的特征，用于后续的图像生成过程；图像转换指的是将输入数据转换为图像的过程；图像生成结果指的是经过图像转换过程后得到的图像；Step-4的具体执行过程为：将待转换的数据(如文本)传输到图像生成模型中，模型会根据输入数据的特征和目标执行序列进行处理，生成对应的图像，同时，在图像生成过程中，会进行所述待转换数据的数据特征提取以及对应的图像的图像转换，将所述待转换数据的数据特征提取以及对应的图像的图像转换所得的结果记为图像生成结果。引入双向先验机制，可以增强模型对输入数据和生成图像的适应性，结合目标执行序列进行处理，可以使图像生成更具灵活性和可定制性。

Step-5：确定基于所述图像生成需求的图像校验标准；

Step-6：若所述图像生成结果不满足所述图像校验标准，执行基于空间维度的图像补偿处理，确定补偿生成图像。

在Step-5中，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：图像生成需求指生成图像的具体要求，例如需要生成的图像类型、大小、质量等；图像校验标准指评估生成图像质量的标准，例如清晰度、色彩、对比度等，用于判定图像生成合格度的衡量标准；Step-5的具体执行过程为：根据图像生成需求，可以确定图像校验标准，例如图像的分辨率是否达到要求、色彩是否准确、清晰度是否满足需求、风格是否符合预期等；

在Step-6中，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：图像补偿处理指针对不满足图像校验标准的图像，进行的图像修复或增强等处理；Step-6的具体执行过程为：如果生成的图像质量不满足设定的图像校验标准，就需要进行图像补偿处理，其中，基于空间维度的图像补偿处理是指对图像进行修复或增强等处理，使其满足所设定的图像校验标准；确定生成图像的具体要求，然后根据这些要求设定图像校验标准，可以保证生成的图像质量达到一定的标准(比如：将视频最低分辨率设置为360P，一般的，360P/480P/720P/1080P分辨率不需要进行补偿处理，低于360P的进行补偿处理，达到360P，保证用户观影体验)，满足用户的需求。通过基于空间维度的图像补偿处理，可以进一步提高生成的图像质量，保证所得图片可以有效辨识。

进一步而言，本申请方法包括：

针对多种图像生成需求，以生成图像端为第二模态端，进行端口映射关联，生成多个预执行序列，所述第二模态端包括图像模态下的多种图像类型；

针对所述多个预执行序列，确定基于所述图像生成标准的关键特征因子并进行序列标识；

基于第一模态端与第二模态端的归属模态的异同，对所述多个预执行序列进行集成整合，生成所述预执行序列集。

对Step-1进行进一步解释说明，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，还包括：图像生成需求指用户对图像生成的需求，例如，生成某种特定风格的图像、将文本转换为图像等；第一模态端即文本模态，即输入的文本信息；第二模态端即图像模态，即输出的图像信息；所述多个预执行序列即将所述多种图像生成需求与所述第二模态端进行端口映射关联，为确保端口映射关联能够正常实施，还需要对所述第二模态端所进行的一些前端设置，比如，在任务执行之前的，先进行一些数据预处理操作，如数据清洗、数据转换、数据归一化等，在本申请实施例中，对所述第二模态端所进行的一些前端设置，可选的，包括图像预处理、图像分割等操作，所述预执行序列集是指由多个预执行序列组成的集合；关键特征是指在图像生成过程中起到关键作用的特征，例如，特征维度、可视化状态和特征抓换等；序列标识即对每个预执行序列进行标识，以便在后续的处理中进行区分和管理。

在解释过其中的涉及的名词后，进一步的，具体执行过程为：首先，根据用户的需求确定第二模态端(即生成的图像类型)，然后，根据这些需求生成多个预执行序列，其中每个所述预执行序列都包含了从文本模态到图像模态的转换步骤；对每个预执行序列进行分析，找出其中的关键特征，并对这些特征进行标识，以便在后续的处理中进行区分和管理；根据第一模态端和第二模态端在数据类型和处理方式上的差异，将多个预执行序列进行整合，生成预执行序列集。有效地实现图像生成需求，用户只需要输入文本信息，就能够自动生成满足用户需求的图像，而且，通过预执行序列集的生成和关键特征的确定，能够有效地处理图像生成过程中的各种问题，提高图像生成的准确性和效率。

进一步而言，所述建立第一模态端至第二模态端的快速生成通道，本申请方法包括：

若所述第一模态端与所述第二模态端为同数据模态，配置第一生成通道；

若所述第二模态端与所述第二模态端为异数据模态，配置第二生成通道；

其中，所述第一生成通道与所述第二生成通道分别包括多个分支通道，所述第一生成通道用于针对同模态数据的多种可视化状态执行快速转换，所述第二生成通道用于针对不同模态数据执行图像的跨模态快速转换。

在Step-3中，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，包括：所述同数据模态是指生成过程不存在跨模态，例如，文本与图像、图像与文本之间的转换；所述异数据模态是指生成过程存在跨模态，例如，文本与图像、语音与图像之间的转换；

在解释过其中的涉及的名词后，进一步的，具体执行过程为：针对同模态数据的多种可视化状态执行快速转换，简单来说就是需要根据同模态数据的不同可视化状态，配置多个分支通道，例如，对于音频数据，可以配置多个分支通道，用于执行音频波形的快速转换、音频频谱的快速转换等(即第一模态端和第二模态端)；针对不同模态数据执行图像的跨模态快速转换：对于不同模态数据(例如，文本与图像、语音与图像之间的转换)，需要配置第二个生成通道，并进行跨模态快速转换，以提高图像生成的效率和质量，例如，如果需要将文本数据转换为图像数据，可以配置一个生成通道，用于执行文本数据的跨模态快速转换(例如，场景图像与AI图像之间的转换)，这个生成通道可以包含多个分支通道，用于执行不同类型的图像转换，例如图像生成、图像增强、图像分割等；在配置第二生成通道时，根据不同模态数据的特性来确定多个分支通道，并对这些分支通道进行配置，其中，对于每个分支通道，需要定义一个图像转换模型，这个模型可以根据数据模态的不同，使用不同的模型结构和参数。例如，对于文本到图像的转换(还包括语音与图像之间的转换)，可以使用一种基于生成对抗网络的模型，对于音频到图像的转换，可以使用一种基于卷积神经网络的模型；在图像转换模型定义完成后，可以开始执行图像转换。对于每个分支通道，需要将输入数据输入到模型中，然后将模型的输出数据作为图像转换的结果，例如，对于文本到图像的转换，可以将输入的文本数据输入到模型中，然后将模型生成的图像数据作为输出结果。通过配置生成通道，针对同模态数据的多种可视化状态进行快速转换，配置第二生成通道，针对不同模态数据进行跨模态快速转换，以提高图像生成的效率和质量。

进一步而言，所述训练生成基于AIGC的图像生成模组，本申请方法包括：

建立信息双向先验机制，进行所述图像生成模组的配置，所述双向先验机制包括输入先验与执行先验；

设定注意力机制，用于针对提取数据特征执行特征赋权配置；

针对目标生成图像，执行辅助功能赋予配置。

对Step-3进行进一步解释说明，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，还包括：输入先验即对模型功能的先验，判定能否有效完成转换，否则进行输入调整或模型调优；特征赋权配置即对基于输入数据的提取特征进行赋权配置；辅助功能是指图像生成后的柔性配置，例如针对生成图像的文字标识，音频配置等；

在解释过其中的涉及的名词后，进一步的，具体执行过程为：建立信息双向先验机制，包括输入先验和执行先验，输入先验用于判断待进行图像生成的输入信息的正确性：如果输入信息不正确，则进行输入调整或模型调优，执行先验用于判定模型功能的先验；如果模型功能不能有效完成转换，则进行输入调整或模型调优；其次，设定注意力机制，用于针对提取数据特征执行特征赋权配置，注意力机制可以帮助系统更准确地识别和提取输入数据的特征，从而提高图像生成的质量和效率；最后，针对目标生成图像执行辅助功能赋予配置，例如针对生成图像的文字标识、音频配置等，这些辅助功能可以帮助系统生成更加真实和精细的图像。通过建立信息双向先验机制和设定注意力机制，可以更准确地识别和处理输入信息，从而提高图像生成的准确性和效率，同时，执行辅助功能赋予配置，系统可以生成更加真实和精细的图像，从而提高用户体验。

进一步而言，如图2所示，针对目标生成图像，执行辅助功能赋予配置，本申请方法包括：

针对图像生成需求，配置刚性转换标准与柔性配置标准；

基于所述柔性配置标准，激活辅助赋予功能；

基于所述刚性转换标准生成所述目标生成图像，执行基于所述辅助赋予功能的图像性能增益与风格润色，其中，所述目标生成图像包括静态图像与动态图像。

对Step-3进行进一步解释说明，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，还包括：刚性转换标准是指对图像生成过程中的关键步骤和参数进行硬性规定和约束的标准；柔性配置标准是指允许用户自定义和调整的配置参数和设置标准；辅助赋予功能是指对图像生成过程中的细节和特殊要求进行辅助处理和赋予功能；目标生成图像是指根据用户需求生成的图像，可以是静态图像或动态图像；

在解释过其中的涉及的名词后，进一步的，具体执行过程为：根据图像生成需求，确定刚性转换标准和柔性配置标准，包括图像分辨率、色彩空间、压缩率、滤镜等参数和设置标准；根据柔性配置标准，激活辅助赋予功能，包括图像编辑、特效处理、添加文字、语音、音频等元素，以满足用户对图像生成的特殊要求；基于刚性转换标准生成目标生成图像，包括通过图像生成算法和模型，对图像进行生成和转换，以满足用户对图像生成的需求；执行基于辅助赋予功能的图像性能增益和风格润色，包括对图像进行细节处理、颜色调整、对比度增强、清晰度提升等操作。通过刚性转换标准和柔性配置标准进行配置，并通过辅助赋予功能和刚性转换标准生成目标生成图像，实现图像性能增益和风格润色，以提高图像质量和美观度。

进一步而言，所述结合所述目标执行序列激活预执行通道，本申请方法包括：

结合所述目标执行序列，确定预执行标准，所述预执行标准包括特征提取方式与图像转换方式；

基于所述预执行标准，进行所述快速生成通道的匹配，确定所述预执行通道；

激活所述预执行通道，执行基于所述待转换数据的图像生成。

对Step-4进行进一步解释说明，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，还包括：预执行通道是指在生成图像之前，通过特定的算法或模型，对输入数据进行预处理或转换的通道；预执行标准是指预执行通道的参数设置和功能要求，包括特征提取方式和图像转换方式等；待转换数据是指需要生成图像的原始数据，如文本、语音、图像等；

在解释过其中的涉及的名词后，进一步的，具体执行过程为：目标执行序列是指在执行图像生成任务时，需要执行的一系列操作或指令的集合，例如，可以包括图像预处理、特征提取、图像转换等操作；根据目标执行序列，需要确定预执行标准，预执行标准是指在执行图像生成任务时，需要进行的一系列预处理操作或特征提取操作，例如，可以包括选择合适的特征提取算法、确定特征提取参数、选择合适的图像转换算法等；根据预执行标准，需要进行快速生成通道的匹配，快速生成通道是指可以快速执行预处理操作和特征提取操作的通道，例如，可以包括使用GPU加速进行图像处理的通道、使用深度学习模型进行特征提取的通道等；在进行快速生成通道的匹配后，需要激活预执行通道，预执行通道是指可以快速执行预处理操作和特征提取操作的通道，例如，可以包括使用GPU加速进行图像处理的通道、使用深度学习模型进行特征提取的通道等；在激活预执行通道后，可以执行基于待转换数据的图像生成，图像生成是指将输入的待转换数据转换为输出的图像数据，例如，可以使用深度学习模型进行图像生成、使用图像处理技术进行图像生成等。提高图像生成效率：通过预执行通道的匹配和激活，可以大大提高图像生成的效率，减少图像生成的时间和成本。

进一步而言，若所述图像生成结果不满足所述图像校验标准，执行基于空间维度的图像补偿处理，本申请方法包括：

识别图像噪音类型与噪声等级，若不满足所述图像校验标准，执行图像降噪处理；

识别图像完整度，若不满足所述图像校验标准，执行图像全景拼接处理。

对Step-6进行进一步解释说明，对其中涉及的名词进行具体限制性说明，还包括：第一种情况下，若图像生成结果不满足图像校验标准，则执行图像补偿处理，图像生成结果不满足图像校验标准可能是因为图像的噪声、缺失或破损等问题导致的：首先，需要对图像进行噪声识别，包括噪声类型和噪声等级的识别，噪声类型可以包括椒盐噪声、高斯噪声、运动噪声等，噪声等级可以是轻度、中度、重度等，可以使用图像处理技术进行噪声识别，例如通过图像的频域分析、图像的自相关分析等；接下来，需要对图像进行完整性识别，包括图像是否完整、是否有缺失部分等，可以使用图像处理技术进行完整性识别，例如通过图像的边缘检测、图像的分割等；如果图像的噪音类型和噪声等级、图像的完整度都满足图像校验标准，就可以直接进行图像生成处理，否则，需要进行图像降噪处理或图像全景拼接处理；如果图像的噪音类型和噪声等级不满足图像校验标准，可以执行图像降噪处理，图像降噪处理包括各种降噪技术，例如滤波器降噪、图像修复、图像增强等，可以根据图像的噪音类型和噪声等级选择合适的降噪技术；如果图像的完整度不满足图像校验标准，可以执行图像全景拼接处理，图像全景拼接处理可以将多张图像拼接成一幅全景图像，以提高图像的完整度，可以根据图像的完整度选择合适的全景拼接技术；

第二种情况下，如果图像中的噪声或缺失问题得到了解决，图像生成结果就可以满足图像校验标准了，直接将生成的图像输出就可以。

通过识别图像噪音类型与噪声等级，可以有效地减少噪声的影响，提高图像质量，同时，识别图像完整度，可以修复图像中的缺失或破损，提高图像的完整性和美观度，实现图像的纹理和结构的恢复，提高图像的真实感。

综上所述，本申请实施例所提供的用于快速生成图像的AIGC数据分析方法具有如下技术效果：

1.基于AIGC的图像生成方法可以自动从数据中学习图像生成的模式和规律，从而提高图像生成的效率和质量。

2.通过引入图像校验标准和图像补偿处理等技术，可以保证图像生成的质量和准确性。

3.由于采用了识别图像噪音类型与噪声等级，若不满足图像校验标准，执行图像降噪处理；识别图像完整度，若不满足图像校验标准，执行图像全景拼接处理。通过识别图像噪音类型与噪声等级，可以有效地减少噪声的影响，提高图像质量，同时，识别图像完整度，可以修复图像中的缺失或破损，提高图像的完整性和美观度，实现图像的纹理和结构的恢复，提高图像的真实感。

实施例二

基于与前述实施例中用于快速生成图像的AIGC数据分析方法相同的发明构思，如图3所示，本申请实施例提供了用于快速生成图像的AIGC数据分析系统，其中，所述系统包括：

序列集确定模块100，用于基于图像生成标准，确定映射于多种图像生成需求的预执行序列集；

序列集匹配模块200，用于识别待转换数据，结合图像生成需求，遍历所述预执行序列集进行匹配，确定目标执行序列；

快速生成通道建立模块300，用于建立第一模态端至第二模态端的快速生成通道，训练生成基于AIGC的图像生成模组，所述图像生成模组建立有双向先验机制；

图像转换模块400，用于将所述待转换数据传输至所述图像生成模组，结合所述目标执行序列激活预执行通道，进行数据特征提取与图像转换，确定图像生成结果；

图像校验模块500，用于确定基于所述图像生成需求的图像校验标准；

图像补偿处理模块600，用于若所述图像生成结果不满足所述图像校验标准，执行基于空间维度的图像补偿处理，确定补偿生成图像。

进一步地，该系统还包括：

针对多种图像生成需求，以生成图像端为第二模态端，进行端口映射关联，生成多个预执行序列，所述第二模态端包括图像模态下的多种图像类型；

针对所述多个预执行序列，确定基于所述图像生成标准的关键特征因子并进行序列标识；

基于第一模态端与第二模态端的归属模态的异同，对所述多个预执行序列进行集成整合，生成所述预执行序列集。

进一步地，该系统还包括：

若所述第一模态端与所述第二模态端为同数据模态，配置第一生成通道；

若所述第二模态端与所述第二模态端为异数据模态，配置第二生成通道；

其中，所述第一生成通道与所述第二生成通道分别包括多个分支通道，所述第一生成通道用于针对同模态数据的多种可视化状态执行快速转换，所述第二生成通道用于针对不同模态数据执行图像的跨模态快速转换。

进一步地，该系统还包括：

建立信息双向先验机制，进行所述图像生成模组的配置，所述双向先验机制包括输入先验与执行先验；

设定注意力机制，用于针对提取数据特征执行特征赋权配置；

针对目标生成图像，执行辅助功能赋予配置。

进一步地，该系统还包括：

针对图像生成需求，配置刚性转换标准与柔性配置标准；

基于所述柔性配置标准，激活辅助赋予功能；

基于所述刚性转换标准生成所述目标生成图像，执行基于所述辅助赋予功能的图像性能增益与风格润色，其中，所述目标生成图像包括静态图像与动态图像。

进一步地，该系统还包括：

结合所述目标执行序列，确定预执行标准，所述预执行标准包括特征提取方式与图像转换方式；

基于所述预执行标准，进行所述快速生成通道的匹配，确定所述预执行通道；

激活所述预执行通道，执行基于所述待转换数据的图像生成。

进一步地，该系统还包括：

识别图像噪音类型与噪声等级，若不满足所述图像校验标准，执行图像降噪处理；

识别图像完整度，若不满足所述图像校验标准，执行图像全景拼接处理。

综上所述的方法的任意步骤都可作为计算机指令或者程序存储在不设限制的计算机存储器中，并可以被不设限制的计算机处理器调用识别用以实现本申请实施例中的任一项方法，在此不做多余限制。

进一步的，综上所述的第一或第二可能不止代表次序关系，也可能代表某项特指概念，和/或指的是多个元素之间可单独或全部选择。显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请及其等同技术的范围之内，则本申请意图包括这些改动和变型在内。