一种自适应的智能横幅广告图片生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于，通过将设计师的经验知识外化，提取出图片配色原理、图文搭配规则、视觉组合结构等设计原理的数据化信息，实现横幅广告图片的素材自动搭配和图片合成的功能，在生成横幅广告图片时，只需输入待合成的产品图片，自动根据产品图片提取出主副标题等文案信息，并根据图片配色，从素材库中选取最佳匹配的背景和修饰元素，最终根据选取的元素确定最终合成版式，完成横幅广告图片的生成。本方法有效减少设计师的低效重复性劳动，缩减了合成横幅广告的成本；在横幅广告尺寸、元素等改变时，能够动态实时地生成所需横幅广告图片，为个性化提供了可能。

An adaptive method and system of intelligent banner image generation

【技术实现步骤摘要】
一种自适应的智能横幅广告图片生成方法及系统
本专利技术涉及计算机视觉和数字图像处理领域，特别是涉及一种自适应的智能横幅广告图片生成方法及系统。
技术介绍
随着互联网的发展和网络的普及，信息的传播速度越来越快，商家利用各种方式在互联网上对商品进行宣传。其中，横幅广告(BannerAd.)以其独特的优势得到了广大商家的青睐，横幅广告(BannerAd.)又称旗帜广告，是网络广告最早采用的形式，也是目前最常见的形式，它是横跨于网页上的矩形公告牌，当用户点击这些横幅的时候，通常可以链接到广告主的网页。同时，人们对它的要求也越来越高，横幅广告不仅要传播信息，还要具有互动性和设计感去吸引更多的点击者。一方面，在视觉设计领域中，设计师们往往会因为一些简单需求付出相当多的时间，而且完成的横幅广告图片数据基本无法再次复用。比如修改文案内容、设计简单的海报版式、针对不同机型展位的多尺寸拓展等。这些工作包含很多重复劳动，需要耗费大量的时间和人力成本。另一方面，电商平台流量获取成本日益走高，对已有流量精细化运营并提升流量转化率成了平台运行的重点。平台横本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于，包括如下具体步骤：/n步骤1，构建素材库，所述素材库是指图片制作所需的素材的集合，所述素材包括背景图、装饰图、产品主体图和文案，构建过程具体包括：收集广告图片并标注广告图片的主题风格，对广告图片进行图层分类，提取广告图片中的素材，并通过素材分类器将素材归类；标记各素材的关键属性特征；所述素材的关键属性特征具体为：背景图的关键属性特征包括主颜色，主题风格关键词；装饰图的关键属性特征包括主颜色、主题风格关键词；产品主体图的关键属性特征包括产品名称、尺寸、主颜色、产品关键词、行业关键词；文案的关键属性特征包括标题性质、产品名称、行业关键词；其中，...

【技术特征摘要】
1.一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于，包括如下具体步骤：
步骤1，构建素材库，所述素材库是指图片制作所需的素材的集合，所述素材包括背景图、装饰图、产品主体图和文案，构建过程具体包括：收集广告图片并标注广告图片的主题风格，对广告图片进行图层分类，提取广告图片中的素材，并通过素材分类器将素材归类；标记各素材的关键属性特征；所述素材的关键属性特征具体为：背景图的关键属性特征包括主颜色，主题风格关键词；装饰图的关键属性特征包括主颜色、主题风格关键词；产品主体图的关键属性特征包括产品名称、尺寸、主颜色、产品关键词、行业关键词；文案的关键属性特征包括标题性质、产品名称、行业关键词；其中，所述产品关键词，与产品属性相关的关键词；所述标题性质包含主标题和副标题；
步骤2：构建视觉知识学习和设计系统，用以把设计师的设计知识，转化为系统能理解的知识和规则；搜集横幅广告图，学习不同横幅尺寸下的排版特征，归纳出同一类布局下适用于不同横幅尺寸的版式规则，所述布局是指横幅广告的通用设计布局，包括左图右字、左字有图、左字右图、左图右字、左中右构图、上下构图、文字作为主体居中；学习横幅广告图中各素材的颜色搭配，归纳出不同主题风格下的背景图片色、产品图片色、装饰图片色和文案色的搭配方案，形成色彩搭配库；
步骤3：配置个性化系统以获取用户的个性化需求，所述个性化需求包含设计要求和用户偏好；所述设计要求是指用户自定义的设计要求，包括横幅尺寸、横幅主题风格、产品主体图、产品描述；所述用户偏好是经对用户行为分析后提取到的检索词和访问的行业及产品，形成偏好词、偏好行业和偏好产品作为用户偏好标签；
根据用户偏好标签，通过与素材库中素材关键属性特征进行关键词相似匹配，相似度最高的图片素材和文案素材选作为产品主体图及文案；根据横幅尺寸从视觉知识学习和设计系统获取素材排版方案，根据横幅主题风格从色彩搭配库中获取素材配色方案；并将获取的方案提交给图片合成引擎；
步骤4，使用图片合成引擎合成横幅广告图片，所述图片合成引擎根据个性化系统输入的用户的个性化需求从素材库中获取素材，包括背景、产品、装饰及文案，从视觉知识学习设计系统获取素材色彩搭配、素材位置摆放及文案内容组织的合成方案；按照合成方案，以用户指定的横幅尺寸，组合产品图、背景图、装饰图、文案；
步骤5，通过视觉结果评价系统调整和优化横幅广告图片的合成效果，所述视觉结果评价系统针对步骤4生成的横幅广告图片，提取优化后的排版和配色特征，输入视觉知识学习和设计系统重新学习；具体是从美学和效果两方面评估，所述美学评估是人工针对布局排版、主题风格、色彩搭配评估调整，给出优化后的排版结果和色彩搭配结果，由视觉结果评价系统学习结果获取排版参数及色彩搭配参数，其中排版参数包括横幅尺寸、布局、产品区域尺寸、文案区域尺寸、产品区域和文案区域间的距离、文案字号和文案主副标题关系；色彩搭配参数包括主题风格、背景图、产品主体图、装饰图及文案颜色搭配；所述效果评估是根据横幅广告投放后的点击率浏览量评估，选取点击率浏览量排名前10％的横幅广告和点击率浏览器排名后10％横幅广告，由视觉结果评价系统学习并获取排版参数及色彩搭配参数；将排版参数和色彩搭配参数反馈至视觉知识学习和设计系统重新学习，用以优化排版规则的计算公式和色彩搭配规则。


2.如权利要求1所述的一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于：
所述步骤1中，针对图片类素材，获取尺寸和形状规整度的信息；使用矩形拟合因子来度量图片的形状规整度，选取矩形拟合因子值最高的图片作为背景图候选图，低于矩形拟合因子最高值的图片作为产品图和装饰图的候选图；背景候选图中的所有图片默认选定为背景图；在背景候选图中，基于图片尺寸聚类，聚类结果是散落在坐标轴内的2个聚点，以横坐标为参照依据，选取聚点坐标最大的区域为大尺寸区域，选取聚点坐标最小的区域为小尺寸区域；选取图片尺寸分布在小尺寸区域的图片为产品图；在产品图和装饰图的候选图中，基于图片尺寸聚类，图片尺寸分布在小尺寸区域的图片被选定为装饰图，图片尺寸分布在大尺寸区域的图片被选定为产品图；针对文案素材，提取广告图片的主标题和副标题，形成文案库。


3.如权利要求2所述的一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于：所述步骤2中，所述视觉知识学习和设计系统学习的版式规则包括：学习横幅尺寸与布局之间的关系，提取特定横幅尺寸或尺寸区间内使用最多的布局作为最佳布局；学习横幅广告尺寸与图片区域尺寸、文案区域尺寸、文案字体尺寸之间的关系，将其关系归纳为数学函数；其中，所述图片区域，适应于横幅尺寸的最大可容纳图片的区域；所述文案区域，适应于横幅尺寸的最大可容纳文字的区域；学习横幅广告尺寸、产品主体图尺寸和图片、文案区域间距离的关系特征，将其关系归纳为数学函数；学习主标题与副标题字号间的匹配关系，提取特定横幅尺寸或尺寸区间内使用最多的主副标题字号大小关系作为最佳文案字号；将上述学习到的关系特征存入版式规则库中。


4.如权利要求3所述的一种自适应的智能横幅广告图片生成方法，其特征在于：所述步骤4中，所述图片合成引擎合成横幅广告图片包括需求获取，确定素材、确定版式、定位各素材在区域内的准确位置、调整配色和合成图片的步骤，具体为：
步骤4-1，需求获取：所述需求获取包括用户主动输入的设计要求和经用户行为分析获取的用户偏好；
步骤4-2，确定素材：根据个性化系统获取的用户的设计要求和偏好标签，确定图片素材和文案素材；提取横幅尺寸、产品主体图、产品描述和用户偏好标签的关键信息，从素材库中获取图片素材和文案素材；
所述获取图片素材，是通过提取产品主体图的主颜色和用户偏好标签，经与素材的关键属性标签进行相似性匹配，提取相似性高的图片素材；具体为：若个性化需求中有产品主体图，根据输入的产品主体图提取主颜色，通过计算产品主体图和背景图颜色距离的相似性，从背景图库中选定色彩相似性最小的背景图作为横幅广告的背景图；通过计算产品主体图和装饰图颜色距离的相似性，计算产品主体图和装饰图边缘形状的相似性，从装饰图库中优先选择颜色距离最小的图片作为横幅广告的装饰图，在颜色距离相同的情况下，选取边缘形状相似性最大的装饰图；若个性化需求中没有产品图，通过将用户偏好标签与产品主体图的关键属性标签进行词语相似性匹配，从产品主题库中选定词语相似性最高的产品主体图作为横幅广告中的产品主体图，然后执行上述根据产品主体图获取背景图和装饰图的流程；
所述文案素材获取，是通过使用图片识别技术识别产品主体图中的产品，将产品名称与文案素材关键属性特征做相似性匹配，选择相似度最高的关键词作为主标题和副标题；具体为：如若个性化需求中有指定的文案，使用指定内容作为横幅的主标题和副标题；如若需求中没有包含文案信息，在没有任何产...

【专利技术属性】
技术研发人员：张云，李仁勇，朱军，
申请(专利权)人：焦点科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32