目的 为实现虚拟人物形象与用户情感偏好的匹配，提高虚拟人物形象设计效率，提出基于深度学习方法的虚拟人物图像生成方法。方法 首先收集相关风格图片并制作数据集，用于初始模型的微调;其次确定用户对虚拟形象的情感偏好与细节要求，得到生成所需的文本提示词;再次通过文本生成的方式迭代生成目标形象并初步筛选符合要求的形象;最后通过图像生成对形象进行局部优化和调整，使其符合用户情感目标。结果 以虚拟人物形象为研究对象，运用基于Stable diffusion模型的文本和图像两种生成方法得到符合用户情感需求与偏好的虚拟人物形象产品，并可快速调整人物形象的细节特征。结论 通过实例验证，所提方法可快速、高质量生成符合用户情感目标的虚拟人物形象，极大地提高虚拟人物形象设计的效率，丰富设计方法。