1.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
响应于图像生成请求，将第一随机噪声向量输入至生成器，以通过所述生成器生成第一编码向量；
将所述第一编码向量输入至解码器，以通过所述解码器输出与所述第一随机噪声向量对应的图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成器是已训练至收敛的生成器，所述解码器是已训练至收敛的解码器。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取作为训练样本的第一图像；
通过编码器对所述第一图像进行编码，以得到第二编码向量；
通过所述解码器对所述第二编码向量进行解码，以得到第二图像；
根据所述第二图像和所述第一图像确定第一损失函数；
根据所述第一损失函数确定所述编码器和所述解码器的参数。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述编码器和所述解码器包括如下神经网络中的任一种：卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第三图像；
通过训练至收敛的所述编码器对所述第三图像进行编码，以得到第三编码向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第二随机噪声向量；
通过生成器对所述第二随机噪声向量进行变换，以得到第四编码向量；
将所述第三编码向量和所述第四编码向量输入至判别器，以通过所述判别器对所述第四编码向量的真实性进行判别；
根据所述真实性判别结果确定第二损失函数；
根据所述第二损失函数确定所述生成器和所述判别器的参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述生成器和所述判别器包括如下神经网络中的任一种：卷积神经网络、循环神经网络、长短期记忆网络。
8.一种图像生成装置，其特征在于，包括：
编码向量生成模块，用于响应于图像生成请求，将第一随机噪声向量输入至生成器，以通过所述生成器生成第一编码向量；
图像输出模块，用于将所述第一编码向量输入至解码器，以通过所述解码器输出与所述第一随机噪声向量对应的图像。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器；其中，所述存储器上存储有可执行代码，当所述可执行代码被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1至7中任一项所述的图像生成方法。
10.一种图像生成方法，其特征在于，包括：
获取样本图像对应的图像特征分布；
响应于图像生成请求，获取随机噪声向量；
根据所述图像特征分布对所述随机噪声向量进行编码，以得到编码向量；
对所述编码向量进行解码，以得到与所述随机噪声向量对应的图像。