1.本公开实施例涉及计算机
技术领域：
：，尤其涉及一种图像处理方法、装置及设备。
背景技术：
：：2.目前，用户可以选择底图图像和素材元素(文本元素、图像元素等)，终端设备将底图图像和素材元素合并成一张图像。3.在相关技术中，在用户选定底图图像和素材元素(文本元素、图像元素等)之后，终端设备通常将素材元素放置在底图图像的中心位置，用户可以根据实际需要在底图图像中移动素材元素，以得到合成后的图像。然而，用户在底图图像中确定的素材元素的位置、角度、大小等可能不合理(例如，底图图像某一区域素材过多，底图图像中空白区域过多)，导致生成的图像的美观性较差，且不能自动生成较为美观的图像。技术实现要素：4.本公开实施例提供一种图像处理方法、装置及设备，实现了自动生成图像，且提高了生成图像的美观性。5.第一方面，本公开实施例提供一种图像处理方法，该方法包括：6.获取底图图像和素材元素；7.根据所述底图图像和所述素材元素，生成目标图像；8.其中，所述目标图像中包括所述底图图像和所述素材元素，所述素材元素在所述底图图像中的素材参数为根据所述底图图像和所述素材元素确定的，所述素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。9.第二方面，本公开实施例提供一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：10.获取模块，用于获取底图图像和素材元素；11.生成模块，用于根据所述底图图像和所述素材元素，生成目标图像；12.其中，所述目标图像中包括所述底图图像和所述素材元素，所述素材元素在所述底图图像中的素材参数为根据所述底图图像和所述素材元素确定的，所述素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。13.第三方面，本公开实施例提供一种图像处理设备，包括：处理器和存储器；14.所述存储器存储计算机执行指令；15.所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能涉及的所述图像处理方法。16.第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能涉及的所述图像处理方法。17.第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面以及第一方面各种可能涉及的所述图像处理方法。18.本公开实施例提供的图像处理方法、装置及设备，获取底图图像和素材元素之后，可以根据底图图像和素材元素，生成目标图像；其中，目标图像中包括底图图像和素材元素，素材元素在底图图像中的素材参数为根据底图图像和素材元素确定的，素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。在上述过程中，由于可以根据底图图像的特征和素材元素的特征，确定素材元素在底图图像的素材参数(例如，素材位置、素材大小、素材角度等)，避免了底图图像的内容被素材元素遮挡、素材元素在底图图像上分布不合理等问题，不但可以自动生成图像，还提高了生成的图像的美观性。附图说明19.为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。20.图1为本公开实施例提供的一种应用场景的示意图；21.图2为本公开实施例提供的另一种应用场景的示意图；22.图3为本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图；23.图4为本公开实施例提供的图像元素的示意图；24.图5为本公开实施例提供的显著性区域的示意图；25.图6为本公开实施例提供的素材参数的示意图；26.图7为本公开实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图；27.图8为本公开实施例提供的排版示意图；28.图9为本公开实施例提供的训练预设模型方法的流程示意图；29.图10为本公开实施例提供的样本图像分离处理的过程示意图；30.图11为本公开实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；31.图12为本公开实施例提供的另一种图像处理装置的结构示意图；32.图13为本公开实施例提供的一种图像处理设备的结构示意图。具体实施方式33.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本公开相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本公开的一些方面相一致的装置和方法的例子。34.本公开实施例所述的技术方案可以应用于终端设备或者服务器，终端设备或者服务器可以对用户选择的底图图像和素材元素进行处理，以将底图图像和素材元素合成目标图像，在目标图像中，素材元素位于底图图像中合适(例如，美观、无重要信息遮挡等)的位置处。35.为了便于理解，首先结合图1-图2，对本公开实施例所适用的应用场景进行说明。36.图1为本公开实施例提供的一种应用场景的示意图。请参见图1，包括界面101-界面104，其中，37.请参见界面101，终端设备中安装有图像生成应用程序(图中未示出，下文简称应用程序1)，该图像生成应用程序可以为短视频应用程序。终端设备中可以设置摄像装置，在终端设备中启动应用程序1之后，应用程序1可以调用摄像装置进行图像拍摄。例如，应用程序1可以包括界面101所示的拍摄页面，用户可以对拍摄页面中的拍摄控件进行点击操作之后，终端设备可以进行图像拍摄。38.请参见界面102，终端设备可以显示拍摄得到的图像。该界面中还可以包括文本元素控件和贴纸控件。用户可以根据需要对贴纸控件进行点击操作，以选择所需的贴纸(素材元素)。39.请参见界面103，在用户点击贴纸控件之后，终端设备可以显示贴纸界面，贴纸界面中包括多个待选贴纸，用户可以根据实际需要选择对应的贴纸。40.请参见界面104，在用户选择完贴纸之后，终端设备可以确定贴纸在底图图像中的参数(例如，包括位置、大小、角度等)，并根据参数将贴纸合并至底图图像中，得到目标图像。终端设备还可以保存该目标图像。41.图2为本公开实施例提供的另一种应用场景的示意图。请参见图2，包括界面201-界面202，其中，42.请参见界面201，终端设备中安装有图像生成应用程序(图中未示出，下文简称应用程序2)，应用程序2可以为海报制作应用程序。界面201中包括多个底图图像、多个素材元素和制作区域。用户可以在该多个底图图像中选择底图图像，以及在多个素材元素种选择素材元素。43.请参见界面202，用户选择完成底图图像和素材元素之后，可以点击制作区域中的生成控件，终端设备可以确定各素材元素在底图图像中的素材参数(例如，包括素材位置、素材大小、素材角度等)，并根据素材参数将各个素材元素合并至底图中，以得到目标图像。终端设备还可以包括该目标图像。44.本公开实施例中，在获取底图图像和素材元素之后，可以根据底图图像的特征和素材元素的特征，确定素材元素在底图图像中的素材参数。根据底图图像，素材元素以及素材参数，确定生成的目标图像。在上述过程中，由于可以根据底图图像的特征和素材元素的特征，确定素材元素在底图图像的位置，避免了底图图像的内容被素材元素遮挡、素材元素在底图图像上分布不合理等问题，提高了生成的图像的美观性。45.下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本公开的实施例进行描述。46.图3为本公开实施例提供的一种图像处理方法的流程示意图。请参见图3，该方法可以包括：47.s301、获取底图图像和素材元素。48.本公开实施例的执行主体可以为图像处理设备，也可以为设置在图像处理设备中图像处理装置等。图像处理装置可以通过软件实现，也可以通过软件和硬件的结合实现。图像处理设备可以为终端设备、服务器等。49.底图图像可以为待处理的图像。素材元素包括文本元素和图像元素。素材元素用于放置在底图图像上。文本元素可以为用户通过键盘输入的文字。用户在输入文字时，可以通过图像生成应用程序的设置页面，选择输入文字的字体以及字号。50.下面，结合图4，对图像元素进行说明。51.图4为本公开实施例提供的图像元素的示意图。请参见图4，包括图像元素401。图像元素401可以包括艺术字、装饰图像等。52.可以通过如下方式获取底图图像和素材元素：获取上传的底图图像，并显示上传的底图图像、以及素材导入控件；响应于对素材导入控件的操作，显示多个待选素材；响应于对多个待选素材中的素材元素进行的选中操作，获取素材元素。53.例如，假设可以通过终端设备中的图像生成应用程序，执行图像生成过程。图像生成应用程序对应的数据库中存储有多个素材元素。终端设备可以通过拍摄获取底图图像，或者将用户在终端设备相册中选择的图像作为底图图像。终端设备获取底图图像之后，可以显示底图图像和素材导入控件。终端设备响应于用户对素材导入控件的操作，在图像生成应用程序提供的页面中显示多个待选素材。终端设备响应于对多个待选素材中的素材元素进行的选中操作，以获取素材元素。54.s302、根据底图图像和素材元素，生成目标图像；55.其中，目标图像中包括底图图像和素材元素，素材元素在底图图像中的素材参数为根据底图图像和素材元素确定的，素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。56.可以通过如下方式生成目标图像：基于底图图像的第一特征和素材元素的第二特征，确定素材参数；基于底图图像、素材元素和素材参数，生成目标图像。57.第一特征可以包括底图特征和显著性区域特征。58.底图特征可以为整个底图图像的特征。例如，底图特征可以包括底图图像的颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等。59.显著性区域特征用于指示底图图像中显著性区域。下面，结合图5，对显著性区域进行说明。60.图5为本公开实施例提供的显著性区域的示意图。请参见图5，包括底图图像501和显著性图像502，底图图像中包括两个人，该两个人在底图图像中的区域为该底图图像中的显著性区域。例如，显著性区域可以为显著性图像502中的高光区域。61.可以通过如下方式确定素材元素在底图图像中的素材参数：获取第一特征和第二特征；基于第一特征和第二特征，确定融合特征；基于融合特征，确定素材参数。62.融合特征可以用向量的形式表示，可以将融合特征对应的向量输入训练好的预设模型中，通过预设模型输出素材参数。63.素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。64.在确定素材参数时，可以根据底图图像建立二维坐标系。以底图图像的左下角端点为原点，下边界为x轴，左边界为y轴，建立二维坐标系。素材位置可以为素材元素对应形状中心点，在底图图像二维坐标系中的位置。素材大小是指素材尺寸。可以将素材元素基于预设点，以水平方向为基准旋转的角度，确定为素材角度。预设点可以为素材元素左下角的端点或素材元素对应形状中心点。65.下面，结合图6，对素材参数进行说明。66.图6为本公开实施例提供的素材参数的示意图。请参见图6，包括底图图像601和素材元素602。素材元素602对应形状的中心点为d，素材位置可以为中心点d在底图图像501二维坐标系中的坐标(x1，y1)。可以通过区域a的尺寸表示素材元素502的素材大小。若预设点为素材元素502对应形状的中心点为d，则素材角度可以为基于预设点，以水平方向为基准旋转的角度α。67.例如，底图图像为图像1，素材元素为素材元素a和素材元素b，素材元素对应的素材参数具体可以如表1所示：68.表169.素材元素素材位置素材大小素材角度素材元素a(x1，y1)尺寸145°素材元素b(x3，y3)尺寸20°70.根据表1所示的素材参数，将素材元素a的尺寸设置为尺寸1，并将尺寸调整后的素材元素a添加至图像1中，且素材元素a的中心点位于(x1，y1)。还将素材元素a基于预设点，以水平方向为基准旋转的45°。将素材元素b的尺寸设置为尺寸2，并将尺寸调整后的素材元素b添加至图像1中，且素材元素b的中心点位于(x3，y3)。根据素材参数确定好每个素材元素在图像1中的位置后，生成目标图像。71.基于底图图像、素材元素和素材参数，确定目标图像之后，可以直接显示目标图像，或者向终端设备发送目标图像。72.本公开实施例提供的图像处理方法，获取底图图像和素材元素之后，可以根据底图图像和素材元素，生成目标图像；其中，目标图像中包括底图图像和素材元素，素材元素在底图图像中的素材参数为根据底图图像和素材元素确定的，素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。在上述过程中，由于可以根据底图图像的特征和素材元素的特征，确定素材元素在底图图像的素材参数(例如，素材位置、素材大小、素材角度等)，避免了底图图像的内容被素材元素遮挡、素材元素在底图图像上分布不合理等问题，不但可以自动生成图像，还提高了生成的图像的美观性。73.在上述任意一个实施例的基础上，可选的，可以将通过训练好的预设模型确定素材元素的素材参数。下面，结合图7所示的实施例进行详细说明。74.图7为本公开实施例提供的另一种图像处理方法的流程示意图。请参见图7，该方法包括：75.s701、获取底图图像和素材元素。76.可以通过如下方式获取底图图像和素材元素：显示第一页面，第一页面中包括多个待选图像和多个待选素材；响应于对多个待选图像中的底图图像输入的选中操作，以获取底图图像；响应于对多个待选素材中的素材元素输入的选中操作，以获取素材元素。77.可以通过终端设备中图像生成应用程序提供的页面，获取底图图像和素材元素。78.例如，终端设备中，图像生成应用程序为应用程序a。在获取底图图像和素材元素时，终端设备可以显示应用程序a中的第一页面，第一页面可以包括多个待选图像和多个待选素材。在用户选中多个待选图像中的图像2后，将图像2确定为底图图像。在用户选中多个待选素材中的素材5和素材8之后，将素材5和素材8确定为素材元素。例如，可以根据厂家提供的产品图和素材库制作较多数量的广告图像。79.s702、获取底图图像的第一特征和素材元素的第二特征。80.可以通过图像特征提取算法，获取底图图像的第一特征和图像元素的第二特征。81.若素材元素中包括文本元素，则可以对文本元素的字体特征进行编码，根据文本元素字体特征对应的编码，确定文本元素的第二特征。每种字体特征有其对应编码。82.可以通过向量标识第一特征和第二特征。83.s703、基于第一特征和第二特征，确定融合特征。84.可以通过如下方式确定融合特征：获取随机向量，并获取随机向量的随机特征；对随机特征、第一特征和第二特征进行融合处理，得到融合特征。85.可以通过向量的形式表示融合特征。例如，可以在正态分布曲线中，获取随机向量。86.在进行特征融合的过程中，通过加入随机向量，可以使得确定得到的融合特征具有多样性。例如，当加入的随机向量不同，则可以使得融合特征不同。87.例如，底图图像为图像1，素材元素为装饰图像1。图像1的第一特征对应的特征向量包括向量a和向量b，装饰图像1的第二特征对应的特征向量为向量c。在确定融合特征时，可以获取随机向量x，对向量a、向量b、向量c和随机向量x进行融合处理，得到融合特征对应的向量z。88.s704、通过预设模型对融合特征进行处理，得到素材元素的预测参数。89.将融合特征对应的向量输入预设模型，预设模型根据融合特征对应的向量，输出每个素材元素的预测参数。预测参数包括预测素材位置、预测素材大小、预测素材角度。90.例如，底图图像为图像1，素材元素包括装饰图像a和文字1。图像1、装饰图像a以及文字1对应的融合特征向量为z。将融合特征对应的向量z输入预设模型。预设模型根据融合特征对应的向量z，输出装饰图像a的预测参数，以及文字1的预测参数。例如，输出装饰图像a以及文字1的预测参数具体可以如表2所示：91.表292.素材元素预测素材位置预测素材大小预测素材角度装饰图像a(x1，y1)尺寸10°文字1(x2，y2)尺寸230°93.可选的，当s703中进行特征融合时所使用的随机向量不同，可能会使得确定的预测参数不同，进而使得素材元素在底图中的排版不同。下面，结合图8。94.图8为本公开实施例提供的排版示意图。请参见图8，包括排版1-排版4，其中，每个排版所对应的底图图像和素材元素相同。例如，每个排版对应的底图图像为图像1，素材元素包括素材元素a、素材元素b、素材元素c、素材元素d和素材元素e。95.请参见图8，每个排版对应的随机向量不同，即，当在特征融合时加入的随机向量不同时，则导致排版不同。同样的素材，能够得到不同的生成图像。96.s705、通过预设算法，确定预测参数的误差信息。97.误差信息可以表示素材元素之间的遮挡程度、素材元素超出底图图像边界的程度等。98.预设算法可以为预先设置的损失函数。99.例如，预设算法可以包括于拉格朗日优化算法、协方差矩阵自适应进化策略(covariancematrixadaptationevolutionarystrategies，cma-es)算法等。100.s706、基于误差信息对融合特征进行更新处理，得到更新后的融合特征。101.可以在误差信息大于或等于预设阈值时，才执行s706。这样，可以避免对融合特征进行不必要的更新。102.可以通过优化算法，基于误差信息对融合特征进行更新处理，优化算法可以包括拉格朗日优化算法、协方差矩阵自适应进化策略(covariancematrixadaptationevolutionarystrategies，cma-es)算法等。103.s707、通过预设模型对更新后的融合特征进行处理，得到素材参数。104.可选的，若对更新后的融合特征进行处理之后，无法得到精确的素材参数(误差信息较小)，则可以将素材参数确定为预测参数，并再次执行s705，这样，可以使得确定得到的素材参数的误差较小。105.s708、基于底图图像、素材元素和素材参数，确定目标图像。106.s708的执行过程可以参见s303的执行过程，此处不再进行赘述。107.本公开实施例提供的图像处理方法，在获取底图图像和素材元素后，确定底图图像的第一特征和素材元素的第二特征。根据第一特征和第二特征，确定融合特征。通过预设模型对融合特征进行处理，得到素材元素的预测参数。通过预设算法，确定预测参数的误差信息。基于误差参数对融合特征进行更新得到更新后的融合特征，并根据更新后的融合特征确定素材参数。在上述过程中，由于可以根据底图图像的特征和素材元素的特征，确定素材元素在底图图像的位置，避免了底图图像的内容被素材元素遮挡、素材元素在底图图像上分布不合理等问题，并且，还可以通过根据误差信息对融合特征进行更新处理，避免了由于预设模型的预测参数不精确而导致的问题，提高了生成的图像的美观性。108.下面，结合图9，对训练预设模型的过程进行说明。109.图9为本公开实施例提供的训练预设模型方法的流程示意图。请参见图9，该方法包括：110.s901、获取样本图像。111.样本图像可以包括样本底图和样本素材。样本素材可以包括文字和装饰图像。可以将处理过的排版清晰美观的图像，作为样本图像。112.s902、对样本图像进行分离处理，得到样本底图和样本素材。113.可以通过如下方式对样本图像进行分离处理：对样本图像进行图像掩膜(mask)处理，提取并确定样本底图中样本素材的内容和位置；根据样本底图中样本素材的内容和位置，确定样本素材的素材参数，并通过图像修复算法，将样本图像中的样本素材进行删除处理，得到样本底图。素材参数包括素材位置、素材大小、素材角度。114.下面，结合图10，对样本图像分离处理的过程进行说明。115.图10为本公开实施例提供的样本图像分离处理的过程示意图。请参见图10，包括样本图像1001，样本素材1002以及样本底图1003。样本图像1001中包括2个素材元素。在对样本图像1001进行分离处理时，首先确定样本图像1001中2个素材元素的内容和位置，通过图像mask处理，确定并提取样本图像1001中素材元素的内容和位置，得到样本素材1002。根据样本素材1002，可以确定样本素材1002的素材参数，并通过图像修复算法，将样本图像1001中的2个样本素材进行删除处理，得到样本底图1003。116.s903、获取样本底图的第一特征和样本素材的第二特征。117.需要说明的是，s803的执行过程可以参见s702，此处不再赘述。118.s904、基于第一特征和第二特征，确定融合特征。119.对第一特征和第二特征进行融合处理，得到融合特征。120.预设模型输出的预测参数除了需要趋近于样本素材的素材参数之外，还可以在生成目标图像清晰美观的基础上，输出多样性的素材参数，以使生成的目标图像中，样本素材排版具有多样性。因此，在训练模型时，可以在正态分布曲线中，获取随机向量，并获取随机向量的随机特征。对随机特征、第一特征和第二特征进行融合处理，得到融合特征。121.s905、通过预设模型对融合特征进行处理，得到样本素材的预测参数。122.该预设模型可以为初始模型或者训练过程中更新的模型。例如，若本次模型训练为第一次迭代过程，则预设模型可以为初始模型；若本次模型训练为第n(n为大于或等于2的整数)次迭代过程，则预设模型可以为训练过程中所更新的模型。123.s905的执行过程可以参见s704的执行过程，此处不再进行赘述。124.s906、根据样本素材的预测参数以及样本素材中的素材参数，确定损失函数。125.损失函数用于指示预测参数和素材参数之间的差值。126.s907、根据损失函数判断预设模型是否收敛。127.若是，执行s908。128.若否，执行s909。129.预设模型的收敛条件可以包括：损失函数小于预设阈值，和/或损失函数在最近很多次迭代过程中都不再发生变化。130.s908、基于损失函数更新预设模型的模型参数。131.在s908后，执行s901。132.s909、将当前模型参数对应的预设模型确定为训练完成的预设模型。133.本公开实施例提供的训练预设模型的方法，在获取样本图像后，可以对样本图像进行分离处理，得到样本底图和样本素材。对样本底图的第一特征和样本素材的第二特征进行融合处理，得到融合特征。通过预设模型对融合特征进行处理，得到样本素材的预测参数。根据样本素材的预测参数以及样本素材中的素材参数，确定损失函数。根据损失函数，判断预设模型是否收敛。若否，更新模型参数，重复上述过程直至预设模型收敛。若是，则确定当前模型参数对应的预设模型为训练完成的预设模型。在上述过程中，由于可以根据样本图像训练预设模型，且可以通过随机向量的随机特征使得预设模型输出的素材参数多样化。避免了底图图像的内容被素材元素遮挡、素材元素在底图图像上分布不合理等问题，提高了通过预设模型输出素材参数的准确性。134.在上述任意一个实施例基础上，下面，对图像处理的过程进行举例说明。135.假设可以通过终端设备中的图像生成应用程序，执行图像处理过程。图像生成应用程序可以为应用程序1。应用程序1对应的数据库中存储有多个素材元素。终端设备将用户在终端设备相册中选择的图像1作为底图图像。终端设备获取图像1之后，可以显示图像1和素材导入控件。终端设备响应于用户对素材导入控件的操作，在应用程序1提供的页面中显示多个待选素材。终端设备响应于对多个待选素材中的素材元素进行的选中素材a和素材b的操作，获取素材a和素材b。136.终端设备根据用户选择的图像1，确定图像1的第一特征。第一特征包括底图特征和显著性区域特征。终端设备根据用户选择的素材1和素材2，确定素材1的第二特征以及素材2的第二特征。确定的第一特征以及第二特征对应的向量具体可以如表5所示：137.表5[0138][0139][0140]根据表5，终端设备确定图像1的第一特征对应的特征向量包括向量a1和向量a2，素材1的第二特征对应的特征向量为向量b，素材2的第二特征对应的特征向量为向量c。在确定融合特征时，终端设备获取随机向量x，并对向量a1、向量a2、向量b、向量c和随机向量x进行融合处理，得到融合特征对应的向量z。[0141]终端设备将融合特征对应的向量z输入预设模型。预设模型根据融合特征对应的向量z，输出素材1的预测参数，以及素材2的预测参数。输出素材1和素材2的预测参数具体可以如表6所示：[0142]表6[0143]素材元素预测素材位置预测素材大小预测素材角度素材元素1(x1，y1)尺寸10°素材元素2(x2，y2)尺寸230°[0144]终端设备通过预设算法，确定预测参数的误差信息。终端设备可以通过优化算法，基于误差信息对融合特征进行更新处理，得到更新后的融合特征。更新后融合特征对应的向量为z1。终端设备通过预设模型对更新后的融合特征z1进行处理，得到素材参数。终端设备根据素材参数，将素材元素1和素材元素2合并至图像1中，以得到目标图像。[0145]本公开实施例提供的图像处理方法，在获取底图图像和素材元素后，确定底图图像的第一特征和素材元素的第二特征。根据第一特征和第二特征，确定融合特征。通过预设模型对融合特征进行处理，得到素材元素的预测参数。通过预设算法，确定预测参数的误差信息。基于误差参数对融合特征进行更新得到更新后的融合特征，并根据更新后的融合特征确定素材参数。在上述过程中，由于可以根据底图图像的特征和素材元素的特征，确定素材元素在底图图像的位置，避免了底图图像的内容被素材元素遮挡、素材元素在底图图像上分布不合理等问题，并且，还可以通过根据误差信息对融合特征进行更新处理，避免了由于预设模型的预测参数不精确而导致的问题，提高了生成的图像的美观性。[0146]图11为本公开实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图。请参见图11，该图像处理装置1100包括：[0147]获取模块1101，用于获取底图图像和素材元素；[0148]生成模块1102，用于根据所述底图图像和所述素材元素，生成目标图像；[0149]其中，所述目标图像中包括所述底图图像和所述素材元素，所述素材元素在所述底图图像中的素材参数为根据所述底图图像和所述素材元素确定的，所述素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。[0150]本公开实施例提供的图像处理装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。[0151]在一种可能的实施方式中，所述获取模块1101具体用于：[0152]获取上传的所述底图图像，并显示上传的所述底图图像、以及素材导入控件；[0153]响应于对所述素材导入控件的操作，显示多个待选素材；[0154]响应于对多个待选素材中的所述素材元素进行的选中操作，获取所述素材元素。[0155]在一种可能的实施方式中，所述获取模块1101具体用于：[0156]显示第一页面，所述第一页面中包括多个待选图像和多个待选素材；[0157]响应于对所述多个待选图像中的所述底图图像输入的选中操作，以获取所述底图图像；[0158]响应于对所述多个待选素材中的所述素材元素输入的选中操作，以获取所述素材元素。[0159]在一种可能的实施方式中，所述生成模块1102具体用于：[0160]基于所述底图图像的第一特征和所述素材元素的第二特征，确定所述素材参数；[0161]基于所述底图图像、所述素材元素和所述素材参数，生成所述目标图像。[0162]在一种可能的实施方式中，所述生成模块1102具体用于：[0163]通过预设模型对所述融合特征进行处理，得到所述素材元素的预测参数；[0164]基于所述预测参数，确定所述素材参数。[0165]在一种可能的实施方式中，所述生成模块1102具体用于：[0166]通过预设算法，确定所述预测参数的误差信息；[0167]基于所述误差信息对所述融合特征进行更新处理，得到更新后的融合特征；[0168]通过所述预设模型对所述更新后的融合特征进行处理，得到所述素材参数。[0169]在一种可能的实施方式中，所述生成模块1102具体用于：[0170]获取随机向量，并获取所述随机向量的随机特征；[0171]对所述随机特征、所述第一特征和所述第二特征进行融合处理，得到所述融合特征。[0172]在一种可能的实施方式中，所述生成模块1102具体用于：[0173]获取所述底图图像的底图特征；[0174]对所述底图图像进行显著性区域检测，以得到所述底图图像的显著性区域特征；[0175]其中，所述第一特征包括所述底图特征和所述显著性区域特征。[0176]图12为本公开实施例提供的另一种图像处理装置的结构示意图。在图11所示实施例的基础上，请参见图12，图像处理装置1100还包括显示模块1103或发送模块1104，其中，[0177]所述显示模块1103用于，显示所述目标图像；或者，[0178]所述发送模块1104用于，向终端设备发送所述目标图像。[0179]本公开实施例提供的图像处理装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。[0180]图13为本公开实施例提供的一种图像处理设备的结构示意图。请参见图13，其示出了适于用来实现本公开实施例的图像处理设备1300的结构示意图，该图像处理设备1300可以为终端设备或服务器。其中，终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、个人数字助理(personaldigitalassistant，简称pda)、平板电脑(portableandroiddevice，简称pad)、便携式多媒体播放器(portablemediaplayer，简称pmp)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字tv、台式计算机等等的固定终端。图13示出的图像处理设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。[0181]如图13所示，图像处理设备1300可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)1301，其可以根据存储在只读存储器(readonlymemory，简称rom)1302中的程序或者从存储装置1308加载到随机访问存储器(randomaccessmemory，简称ram)1303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram1303中，还存储有图像处理设备1300操作所需的各种程序和数据。处理装置1301、rom1302以及ram1303通过总线1304彼此相连。输入/输出(i/o)接口1305也连接至总线1304。[0182]通常，以下装置可以连接至i/o接口1305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置1306；包括例如液晶显示器(liquidcrystaldisplay，简称lcd)、扬声器、振动器等的输出装置1307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置1308；以及通信装置1309。通信装置1309可以允许图像处理设备1300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图13示出了具有各种装置的图像处理设备1300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。[0183]特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置1309从网络上被下载和安装，或者从存储装置1308被安装，或者从rom1302被安装。在该计算机程序被处理装置1301执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。[0184]需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。[0185]上述计算机可读介质可以是上述图像处理设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该图像处理设备中。[0186]上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该图像处理设备执行时，使得该图像处理设备执行上述实施例所示的方法。[0187]可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(localareanetwork，简称lan)或广域网(wideareanetwork，简称wan)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。[0188]附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。[0189]描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。[0190]本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、片上系统(soc)、复杂可编程逻辑设备(cpld)等等。[0191]在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。[0192]需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。[0193]本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。[0194]可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。[0195]例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的图像处理设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。[0196]作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向图像处理设备提供个人信息的选择控件。[0197]可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。[0198]可以理解的是，本技术方案所涉及的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。数据可以包括信息、参数和消息等，如切流指示信息。[0199]第一方面，本公开实施例提供一种图像处理方法，该方法包括：[0200]获取底图图像和素材元素；[0201]根据所述底图图像和所述素材元素，生成目标图像；[0202]其中，所述目标图像中包括所述底图图像和所述素材元素，所述素材元素在所述底图图像中的素材参数为根据所述底图图像和所述素材元素确定的，所述素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。[0203]在一种可能的实施方式中，获取底图图像和素材元素，包括：[0204]获取上传的所述底图图像，并显示上传的所述底图图像、以及素材导入控件；[0205]响应于对所述素材导入控件的操作，显示多个待选素材；[0206]响应于对多个待选素材中的所述素材元素进行的选中操作，获取所述素材元素。[0207]在一种可能的实施方式中，获取底图图像和素材元素，包括：[0208]显示第一页面，所述第一页面中包括多个待选图像和多个待选素材；[0209]响应于对所述多个待选图像中的所述底图图像输入的选中操作，以获取所述底图图像；[0210]响应于对所述多个待选素材中的所述素材元素输入的选中操作，以获取所述素材元素。[0211]在一种可能的实施方式中，根据所述底图图像和所述素材元素，生成目标图像，包括：[0212]基于所述底图图像的第一特征和所述素材元素的第二特征，确定所述素材参数；[0213]基于所述底图图像、所述素材元素和所述素材参数，生成所述目标图像。[0214]在一种可能的实施方式中，基于所述底图图像的第一特征和所述素材元素的第二特征，确定所述素材参数，包括：[0215]获取所述第一特征和所述第二特征；[0216]基于所述第一特征和所述第二特征，确定融合特征；[0217]基于所述融合特征，确定所述素材参数。[0218]在一种可能的实施方式中，基于所述融合特征，确定所述素材参数，包括：[0219]通过预设模型对所述融合特征进行处理，得到所述素材元素的预测参数；[0220]基于所述预测参数，确定所述素材参数。[0221]在一种可能的实施方式中，基于所述预测参数，确定所述素材参数，包括：[0222]通过预设算法，确定所述预测参数的误差信息；[0223]基于所述误差信息对所述融合特征进行更新处理，得到更新后的融合特征；[0224]通过所述预设模型对所述更新后的融合特征进行处理，得到所述素材参数。[0225]在一种可能的实施方式中，基于所述第一特征和所述第二特征，确定融合特征，包括：[0226]获取随机向量，并获取所述随机向量的随机特征；[0227]对所述随机特征、所述第一特征和所述第二特征进行融合处理，得到所述融合特征。[0228]在一种可能的实施方式中，获取所述第一特征，包括：[0229]获取所述底图图像的底图特征；[0230]对所述底图图像进行显著性区域检测，以得到所述底图图像的显著性区域特征；[0231]其中，所述第一特征包括所述底图特征和所述显著性区域特征。[0232]在一种可能的实施方式中，根据所述底图图像和所述素材元素，生成目标图像之后，还包括：[0233]显示所述目标图像；或者，[0234]向终端设备发送所述目标图像。[0235]第二方面，本公开实施例提供一种图像处理装置，其特征在于，所述装置包括：[0236]获取模块，用于获取底图图像和素材元素；[0237]生成模块，用于根据所述底图图像和所述素材元素，生成目标图像；[0238]其中，所述目标图像中包括所述底图图像和所述素材元素，所述素材元素在所述底图图像中的素材参数为根据所述底图图像和所述素材元素确定的，所述素材参数包括如下至少一种：素材位置、素材大小、素材角度。[0239]在一种可能的实施方式中，所述获取模块具体用于：[0240]获取上传的所述底图图像，并显示上传的所述底图图像、以及素材导入控件；[0241]响应于对所述素材导入控件的操作，显示多个待选素材；[0242]响应于对多个待选素材中的所述素材元素进行的选中操作，获取所述素材元素。[0243]在一种可能的实施方式中，所述获取模块具体用于：[0244]显示第一页面，所述第一页面中包括多个待选图像和多个待选素材；[0245]响应于对所述多个待选图像中的所述底图图像输入的选中操作，以获取所述底图图像；[0246]响应于对所述多个待选素材中的所述素材元素输入的选中操作，以获取所述素材元素。[0247]在一种可能的实施方式中，所述生成模块具体用于：[0248]基于所述底图图像的第一特征和所述素材元素的第二特征，确定所述素材参数；[0249]基于所述底图图像、所述素材元素和所述素材参数，生成所述目标图像。[0250]在一种可能的实施方式中，所述生成模块具体用于：[0251]通过预设模型对所述融合特征进行处理，得到所述素材元素的预测参数；[0252]基于所述预测参数，确定所述素材参数。[0253]在一种可能的实施方式中，所述生成模块具体用于：[0254]通过预设算法，确定所述预测参数的误差信息；[0255]基于所述误差信息对所述融合特征进行更新处理，得到更新后的融合特征；[0256]通过所述预设模型对所述更新后的融合特征进行处理，得到所述素材参数。[0257]在一种可能的实施方式中，所述生成模块具体用于：[0258]获取随机向量，并获取所述随机向量的随机特征；[0259]对所述随机特征、所述第一特征和所述第二特征进行融合处理，得到所述融合特征。[0260]在一种可能的实施方式中，所述生成模块具体用于：[0261]获取所述底图图像的底图特征；[0262]对所述底图图像进行显著性区域检测，以得到所述底图图像的显著性区域特征；[0263]其中，所述第一特征包括所述底图特征和所述显著性区域特征。[0264]在一种可能的实施方式中，图像处理装置还包括显示模块或发送模块，其中，[0265]所述显示模块用于，显示所述目标图像；或者，[0266]所述发送模块用于，向终端设备发送所述目标图像。[0267]第三方面，本公开实施例提供一种图像处理设备，包括：处理器和存储器；[0268]所述存储器存储计算机执行指令；[0269]所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述至少一个处理器执行如上第一方面以及第一方面各种可能涉及的所述图像处理方法。[0270]第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如上第一方面以及第一方面各种可能涉及的所述图像处理方法。[0271]第五方面，本公开实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上第一方面以及第一方面各种可能涉及的所述图像处理方法。[0272]以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。[0273]此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。[0274]尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。当前第1页12当前第1页12