一种广告模板生成方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种广告模板生成方法、装置及计算机设备，包括：利用配色模型对广告模板半成品配色，生成广告模板半成品对应的新广告模板；利用配色打分模型对新广告模板进行配色打分，并基于配色打分结果确定出合格的新广告模板在线上投放。本发明专利技术解决了生成广告模板的效率低、线上投放点击率低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种广告模板生成方法、装置及计算机设备
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种广告模板生成方法、装置及计算机设备。
技术介绍
展示广告，是一种按每千次展示计费的图片形式广告，比如横幅广告，可以投放在Feed和博客页面中，展示广告基于投放在线上的预先设计好的广告模板对广告在页面中进行呈现。而广告模板的设计可以分解为布局和配色两个步骤，其中，广告模板的布局是根据广告位的尺寸以及需要摆放的模板元素类别确定每个模板元素摆放的位置坐标和占用尺寸。而广告模板的配色是在布局确定的基础上进一步确定广告模板中每个模板元素的颜色，以生成最终的广告模板。目前，广告模板的布局和配色均是通过设计师进行设计而成。设计师在确定广告模板的布局后，在人工对广告模板中的各个模板元素进行配色，因此，现有生成广告模板的效率低。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术提供一种广告模板生成方法、装置及计算机设备，以至少解决了线上投放广告的点击率低和效率低的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种广告模板生成方法，包括：利用配色模型对广告模板半成品配色，以生成所述广告模板半成品对应的新广告模板；利用配色打分模型对所述新广告模板进行配色打分，并基于配色打分结果确定出合格的新广告模板；将所述配色合格的新广告模板进行线上投放。可选的，所述配色打分模型通过如下步骤生成：基于配色不合格的广告模板样本和配色合格的广告模板样本训练出打分模型；将所述配色合格的广告模板样本进行线上投放，获得对应的线上投放数据；基于所述线上投放数据训练出配色点击率预估模型；将所述打分模型与所述配色点击率预估模型进行加权，以生成所述配色打分模型。可选的，所述配色模型通过如下步骤生成：基于各种模板元素构造下的建模要素共同构建因子图模型，其中，每种模板元素构造下包括一种以上建模因子；利用配色合格的广告模板样本对所述因子图模型进行训练，以训练出所述配色模型。可选的，所述配色合格的广告模板样本和所述配色不合格的广告模板样本通过如下步骤获得：获取广告模板样本集，其中，所述广告模板样本集包括人工设计的原始广告模板以及通过调色板处理所述原始广告模板获得的调色后广告模板；对所述广告模板样本集中的广告模板样本进行标记，获得所述配色合格的广告模板样本和所述配色不合格的广告模板样本。可选的，所述模板元素构造包括：单模板元素、配对模板元素和全局模板元素；所述基于所述各种模板元素构造下的建模要素共同构建因子图模型，包括：基于每个单模板元素的建模要素构建第一类颜色分布模型，基于每个配对模板元素的建模要素构建第二类颜色分布模型，以及基于全局模板元素的建模要素构建第三类颜色分布模型；将每个所述第一类颜色分布模型、每个所述第二类颜色分布模型和所述第三类颜色分布模型合并为所述因子图模型。可选的，所述单模板元素的建模要素，包括：所述单模板元素的颜色属性和空间特征；所述配对模板元素的建模要素，包括：所述配对模板元素的颜色属性和空间特征，其中，所述配对模板元素的空间特征为拼接构成所述配对模板元素的两个相关单模板元素的空间特征得到；所述全局模板元素的建模要素，包括：预设个数的模板元素主颜色的属性。可选的，在将所述配色合格的新广告模板进行线上投放之后，还包括：获得在线上投放所述配色合格的新广告模板所产生的线上投放日志；将所述线上投放日志反馈给所述配色打分模型和所述配色模型，对所述配色打分模型和所述配色模型进行更新；基于更新的配色模型和更新的配色打分模型，对一个以上的广告模板半成品进行配色，获得批量的合格广告模板；向线上投放所述批量的合格广告模板。可选的，所述利用配色模型对广告模板半成品配色，以生成所述广告模板半成品对应的新广告模板的步骤，包括：从所述配色模型进行颜色采样，生成配色数据；基于所述配色数据对所述广告模板半成品进行配色，生成所述广告模板半成品对应的广告模板成品作为新广告模板。第二方面，本专利技术实施例提供一种广告模板生成装置，包括：配色单元，用于利用配色模型对广告模板半成品配色，以生成所述广告模板半成品对应的新广告模板；打分单元，用于利用配色打分模型对所述新广告模板进行配色打分，并基于配色打分结果确定出合格的新广告模板；第一投放单元，用于将所述配色合格的新广告模板进行线上投放。可选的，所述装置还包括第一模型生成单元，所述第一模型生成单元：第一训练子单元，用于基于配色不合格的广告模板样本和配色合格的广告模板样本训练出打分模型；投放子单元，用于将所述配色合格的广告模板样本进行线上投放，获得对应的线上投放数据；第二训练子单元，用于基于所述线上投放数据训练出配色点击率预估模型；加权处理子单元，用于将所述打分模型与所述配色点击率预估模型进行加权，以生成所述配色打分模型。可选的，所述装置还包括第二模型生成单元，所述第二模型单元包括：建模子单元，用于基于各种模板元素构造下的建模要素共同构建因子图模型，其中，每种模板元素构造下包括一种以上建模因子；第三训练子单元，用于利用配色合格的广告模板样本对所述因子图模型进行训练，以训练出所述配色模型。可选的，所述装置还包括：样本获取单元，用于获取广告模板样本集，其中，所述广告模板样本集包括人工设计的原始广告模板以及通过调色板处理所述原始广告模板获得的调色后广告模板；样本标记单元，用于对所述广告模板样本集中的广告模板样本进行标记，获得所述配色合格的广告模板样本和所述配色不合格的广告模板样本。可选的，所述模板元素构造包括：单模板元素、配对模板元素和全局模板元素；所述建模子单元，具体用于：基于每个单模板元素的建模要素构建第一类颜色分布模型，基于每个配对模板元素的建模要素构建第二类颜色分布模型，以及基于全局模板元素的建模要素构建第三类颜色分布模型；将每个所述第一类颜色分布模型、每个所述第二类颜色分布模型和所述第三类颜色分布模型合并为所述因子图模型。可选的，所述单模板元素的建模要素，包括：所述单模板元素的颜色属性和空间特征；所述配对模板元素的建模要素，包括：所述配对模板元素的颜色属性和空间特征，其中，所述配对模板元素的空间特征为拼接构成所述配对模板元素的两个相关单模板元素的空间特征得到；所述全局模板元素的建模要素，包括：预设个数的模板元素主颜色的属性。可选的，所述装置还包括：日志获取单元，用于获得在线上投放所述配色合格的新广告模板所产生的线上投放日志；模型更新单元，用于将所述线上投放日志反馈给所述配色打分模型和所述配色模型，对所述配色打分模型和所述配色模型进行更新；配色更新单元，用于基于更新的配色模型和更新的配色打分模型，对一个以上的广告模板半成品进行配色，获得批量的合格广告模板；第二投放单元，用于向线上投放所述批量的合格广告模板。可选的，所述配色单元具体用于：从所述配色模型进行颜色采样，生成配色数据；基于所述配色数据对所述广告模板半成品进行配色，生成所述广告模板半成品对应的广告模板成品作为新广告模板。第三方面，本专利技术实施例提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现第一方面中任一可能的实现方式所述方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现第一方面中任一可能的实现方式所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种广告模板生成方法，其特征在于，包括：利用配色模型对广告模板半成品配色，以生成所述广告模板半成品对应的新广告模板；利用配色打分模型对所述新广告模板进行配色打分，并基于配色打分结果确定出合格的新广告模板；将所述配色合格的新广告模板进行线上投放。

【技术特征摘要】
1.一种广告模板生成方法，其特征在于，包括：利用配色模型对广告模板半成品配色，以生成所述广告模板半成品对应的新广告模板；利用配色打分模型对所述新广告模板进行配色打分，并基于配色打分结果确定出合格的新广告模板；将所述配色合格的新广告模板进行线上投放。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配色打分模型通过如下步骤生成：基于配色不合格的广告模板样本和配色合格的广告模板样本训练出打分模型；将所述配色合格的广告模板样本进行线上投放，获得对应的线上投放数据；基于所述线上投放数据训练出配色点击率预估模型；将所述打分模型与所述配色点击率预估模型进行加权，以生成所述配色打分模型。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配色模型通过如下步骤生成：基于各种模板元素构造下的建模要素共同构建因子图模型，其中，每种模板元素构造下包括一种以上建模因子；利用配色合格的广告模板样本对所述因子图模型进行训练，以训练出所述配色模型。4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述配色合格的广告模板样本和所述配色不合格的广告模板样本通过如下步骤获得：获取广告模板样本集，其中，所述广告模板样本集包括人工设计的原始广告模板以及通过调色板处理所述原始广告模板获得的调色后广告模板；对所述广告模板样本集中的广告模板样本进行标记，获得所述配色合格的广告模板样本和所述配色不合格的广告模板样本。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述模板元素构造包括：单模板元素、配对模板元素和全局模板元素；所述基于所述各种模板元素构造下的建模要素共同构建因子图模型，包括：基于每个单模板元素的建模要素构建第一类颜色分布模型，基于每个配对模板元素的建模要素构建第二类颜色分布模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴文敏，李云鹏，
申请(专利权)人：北京奇虎科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11