摘要
本公开提供了一种图像生成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,属于计算机技术领域。在该方法中,对第一训练数据集进行图像去重和文本添加,得到第一中间数据集和第二中间数据集,进而得到第二训练数据集。由于第二训练数据集中的图像为被保留的样本图像,且每张样本图像对应有多条样本文本,因此使用第二训练数据集进行训练不仅减少了低质量数据的干扰,还提高了训练样本的多样性。相较于使用第一训练数据集训练的图像生成模型,使用上述方式训练图像生成模型不仅避免了图像生成模型的过拟合问题,提高了模型的泛化性能,还避免了过曝光、过饱和以及细节残缺等问题,提高了生成图像的图像质量和多样性。