1.一种模型训练方法，包括：

获取训练样本集合，所述训练样本集合包括样本捏脸参数以及对应的样本二维人脸图像；

利用所述训练样本集合训练目标模型中的第一子模型，所述第一子模型用于表征捏脸参数与二维人脸图像的对应关系；

响应于确定所述第一子模型训练完成，根据所述训练样本集合以及训练完成的第一子模型，训练所述目标模型的第二子模型，所述第二子模型用于表征二维人脸图像与特征向量的对应关系；

所述根据所述训练样本集合以及训练完成的第一子模型，训练所述目标模型的第二子模型，包括：根据所述训练样本集合中的各样本捏脸参数以及所述训练完成的第一子模型，确定参考二维人脸图像集合；

根据所述训练样本集合中的各样本二维人脸图像以及所述参考二维人脸图像集合，训练所述目标模型的第二子模型；

所述根据所述训练样本集合中的各样本二维人脸图像以及所述参考二维人脸图像集合，训练所述目标模型的第二子模型，包括：将所述参考二维人脸图像集合中的各参考二维人脸图像输入所述第二子模型，得到各参考二维人脸图像对应的第一特征向量；

将输入训练完成的第一子模型的样本捏脸参数对应的样本二维人脸图像输入所述第二子模型，得到各样本二维人脸图像对应的第二特征向量；

根据各第一特征向量以及各第二特征向量迭代调整所述第二子模型的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述训练样本集合中的各样本捏脸参数以及所述训练完成的第一子模型，确定参考二维人脸图像集合，包括：将所述训练样本集合中各训练样本的样本捏脸参数输入训练完成的第一子模型，将训练完成的第一子模型的输出作为输入的样本捏脸参数对应的参考二维人脸图像，得到所述参考二维人脸图像集合。

3.根据权利要求1‑2任一项所述的方法，其中，所述获取训练样本集合，包括：生成多个样本捏脸参数；

对各样本捏脸参数进行渲染，确定与各样本捏脸参数对应的样本二维人脸图像，得到所述训练样本集合。

4.根据权利要求1‑2任一项所述的方法，其中，所述利用所述训练样本集合训练目标模型中的第一子模型，包括：将所述训练样本集合中各训练样本的样本捏脸参数作为所述第一子模型的输入，根据所述第一子模型的输入与所输入的样本捏脸参数对应的样本二维人脸图像之间的差异调整所述第一子模型的参数。

5.一种信息输出方法，包括：

获取目标二维人脸图像以及初始捏脸参数；

根据所述目标二维人脸图像、所述初始捏脸参数以及预先训练的目标模型，确定所述目标二维人脸图像对应的目标捏脸参数，所述目标模型通过权利要求1‑4任一项所述的模型训练方法训练得到；

输出所述目标捏脸参数。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述根据所述目标二维人脸图像、所述初始捏脸参数以及预先训练的目标模型，确定所述目标二维人脸图像对应的目标捏脸参数，包括：根据所述初始捏脸参数以及所述目标模型中的第一子模型，确定初始二维人脸图像；

根据所述初始二维人脸图像、所述目标二维人脸图像以及所述目标模型中的第二子模型，调整所述初始捏脸参数，得到所述目标捏脸参数。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述初始二维人脸图像、所述目标二维人脸图像以及所述目标模型中的第二子模型，调整所述初始捏脸参数，得到所述目标捏脸参数，包括：将所述初始二维人脸图像输入所述第二子模型，得到第三特征向量；

将所述目标二维人脸图像输入所述第二子模型，得到第四特征向量；

根据所述第三特征向量以及所述第四特征向量，迭代调整所述初始捏脸参数，得到所述目标捏脸参数。

8.根据权利要求5‑7任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：对所述目标捏脸参数进行渲染，重建所述目标二维人脸图像。

9.一种模型训练装置，包括：

样本获取单元，被配置成获取训练样本集合，所述训练样本集合包括样本捏脸参数以及对应的样本二维人脸图像；

第一训练单元，被配置成利用所述训练样本集合训练目标模型中的第一子模型，所述第一子模型用于表征捏脸参数与二维人脸图像之间的对应关系；

第二训练单元，被配置成响应于确定所述第一子模型训练完成，根据所述训练样本集合以及训练完成的第一子模型，训练所述目标模型的第二子模型，所述第二子模型用于表征二维人脸图像与特征向量之间的对应关系；

所述第二训练单元进一步被配置成：

根据所述训练样本集合中的各样本捏脸参数以及所述训练完成的第一子模型，确定参考二维人脸图像集合；

根据所述训练样本集合中的各样本二维人脸图像以及所述参考二维人脸图像集合，训练所述目标模型的第二子模型；

所述第二训练单元进一步被配置成：

将所述参考二维人脸图像集合中的各参考二维人脸图像输入所述第二子模型，得到各参考二维人脸图像对应的第一特征向量；

将输入训练完成的第一子模型的样本捏脸参数对应的样本二维人脸图像输入所述第二子模型，得到各样本二维人脸图像对应的第二特征向量；

根据各第一特征向量以及各第二特征向量迭代调整所述第二子模型的参数。

10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第二训练单元进一步被配置成：将所述训练样本集合中各训练样本的样本捏脸参数输入训练完成的第一子模型，将训练完成的第一子模型的输出作为输入的样本捏脸参数对应的参考二维人脸图像，得到所述参考二维人脸图像集合。

11.根据权利要求9‑10任一项所述的装置，其中，所述样本获取单元进一步被配置成：生成多个样本捏脸参数；

对各样本捏脸参数进行渲染，确定与各样本捏脸参数对应的样本二维人脸图像，得到所述训练样本集合。

12.根据权利要求9‑10任一项所述的装置，其中，所述第一训练单元进一步被配置成：将所述训练样本集合中各训练样本的样本捏脸参数作为所述第一子模型的输入，根据所述第一子模型的输出与所输入的样本捏脸参数对应的样本二维人脸图像之间的差异调整所述第一子模型的参数。

13.一种信息输出装置，包括：

人脸图像获取单元，被配置成获取目标二维人脸图像以及初始捏脸参数；

捏脸参数确定单元，被配置成根据所述目标二维人脸图像、所述初始捏脸参数以及预先训练的目标模型，确定所述目标二维人脸图像对应的目标捏脸参数，所述目标模型通过权利要求1‑4任一项所述的模型训练方法训练得到；

捏脸参数输出单元，被配置成输出所述目标捏脸参数。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述捏脸参数确定单元进一步被配置成：根据所述初始捏脸参数以及所述目标模型中的第一子模型，确定初始二维人脸图像；

根据所述初始二维人脸图像、所述目标二维人脸图像以及所述目标模型中的第二子模型，调整所述初始捏脸参数，得到所述目标捏脸参数。

15.根据权利要求14所述的装置，其中，所述捏脸参数确定单元进一步被配置成：将所述初始二维人脸图像输入所述第二子模型，得到第三特征向量；

将所述目标二维人脸图像输入所述第二子模型，得到第四特征向量；

根据所述第三特征向量以及所述第四特征向量，迭代调整所述初始捏脸参数，得到所述目标捏脸参数。

16.根据权利要求13‑15任一项所述的装置，其中，所述装置还包括渲染单元，被配置成：对所述目标捏脸参数进行渲染，重建所述目标二维人脸图像。

17.一种执行模型训练方法的电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1‑4中任一项所述的方法。

18.一种执行信息输出方法的电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求5‑8中任一项所述的方法。

19.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1‑4中任一项所述的方法或执行权利要求5‑8中任一项所述的方法。