海报生成模型的训练方法、海报生成方法和相关设备技术

本申请提供了一种海报生成模型的训练方法、海报生成方法和相关设备，海报生成模型根据用户信息分类的海报素材作为训练数据，通过对抗生成网络进行端到端的模型训练得到。在应用时海报生成模型能够根据当前用户信息自动生成初始海报。再进一步地根据当前用户信息和当前时间筛选与之相符合的文案素材，结合初始海报生成最终海报。生成的最终海报既能跟当前用户和当前热点事件相关，同时不需要人工介入，简单高效。简单高效。简单高效。

【技术实现步骤摘要】
海报生成模型的训练方法、海报生成方法和相关设备


[0001]本申请涉及数据处理
，特别涉及一种海报生成模型的训练方法、海报生成方法和相关设备。

技术介绍

[0002]现有的业务扩展方式多种多样，人们会选择不同的方式进行业务的展示宣传；其中，海报、传单等方式由于投入成本较低，产生的收益较为明显，因而在业务宣传方面被广泛的采用。现有的展示海报主要依靠设计师手动生成，费时费力，并且更新缓慢，无法满足业务热点快速发展的需求。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的为提供一种海报生成模型的训练方法、海报生成方法和相关设备，旨在解决现有展示海报需要人工绘制，效率低下的弊端。
[0004]为实现上述目的，本申请提供了一种海报生成模型的训练方法，所述训练方法包括：
[0005]获取多个海报素材，各所述海报素材根据用户信息进行打标分类；
[0006]提取各所述海报素材的语义特征，并将各所述语义特征作为训练数据，通过对抗生成网络进行端到端的模型训练，得到所述海报生成模型。
[0007]本申请还提供了一种海报本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种海报生成模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括：获取多个海报素材，各所述海报素材根据用户信息进行打标分类；提取各所述海报素材的语义特征，并将各所述语义特征作为训练数据，通过对抗生成网络进行端到端的模型训练，得到所述海报生成模型。2.根据权利要求1所述的海报生成模型的训练方法，其特征在于，所述对抗生成网络包括生成器和判别器，所述将各所述语义特征作为训练数据，通过对抗生成网络进行端到端的模型训练，得到所述海报生成模型的步骤，包括：S201:初始化所述生成器的第一网络参数和所述判别器的第二网络参数；S202:固定所述生成器的所述第一网络参数，使用所述训练数据和所述生成器的生成样本训练所述判别器的判别性能，并在训练过程中更新所述第二网络参数；S203:循环迭代对所述判别器训练K次后，使用最小的学习率更新所述所述第一网络参数；S204:再次固定所述生成器更新后的所述第一网络参数，并使用所述训练数据和更新后的所述生成器的生成样本训练所述所述判别器的判别性能，并在训练过程中更新所述第二网络参数；S205:循环迭代步骤S203—S204，直至所述判别器将所述生成样本判定为真实输出，完成模型训练，得到所述海报生成模型。3.根据权利要求1所述的海报生成模型的训练方法，其特征在于，所述提取各所述海报素材的语义特征的步骤，包括：通过卷积神经网络提取各所述海报素材的低级语义特征；将各所述低级语义特征进行聚类，得到多个高级语义特征；综合各所述低级语义特征和各所述高级语义特征，得到所述语义特征。4.一种海报生成方法，其特征在于，所述生成方法包括：获取当前用户信息和当前时间；将所述当前用户信息输入海报生成模型生成初始海报，并根据所述当前时间和所述当前用户信息从预先构建的文案素材库中筛选文案素材，其中，所述海报生...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙裕，
申请(专利权)人：未鲲上海科技服务有限公司，
类型：发明
国别省市：