本申请实施例提供了一种光刻掩膜生成模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及芯片和机器学习技术领域。所述方法包括：通过光刻掩膜生成模型，生成芯片版图对应的预测掩膜图；通过预训练完成的晶圆图案生成模型，生成预测掩膜图对应的预测晶圆图案，晶圆图案生成模型是基于神经网络构建的机器学习模型；根据预测掩膜图和预测晶圆图案，确定训练损失；根据训练损失调整光刻掩膜生成模型的参数。本申请实施例提供的技术方案，提升了光刻掩膜生成模型的训练效率。