【技术实现步骤摘要】
一种基于AI技术的电商海报生成系统及其生成方法
[0001]本专利技术涉及电商
，具体为一种基于AI技术的电商海报生成系统及其生成方法。
技术介绍
[0002]电子商务平台即是一个为企业或个人提供网上交易洽谈的平台，是协调、整合信息流、货物流、资金流有序、关联、高效流动的重要场所，低成本地开展自己的商业活动。
[0003]电商平台每年会存在多次促销，在一定程度上降低商品的价格，增加商品的销量，在这种条件下，就需要对店铺的海报进行更新，以新的促销海报代替旧的促销海报。
[0004]考虑到在更新海报时，都存在较大的工作量，而随着AI绘画功能的逐渐强大，为了减少工作量，店铺通常会以AI绘画来代替人工绘画，但是直接通过AI绘画很难将商品的价格因素考虑在内，而且也会容易和同类竞品存在相似性，很难达到预期的促销效果。
技术实现思路
[0005](一)解决的技术问题
[0006]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于AI技术的电商海报生成系统及其生成方法，通过设置更新单元、排序单元、确定...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于AI技术的电商海报生成方法，其特征在于：包括，步骤一、获取店铺的商品时种类信息，确定所有商品的图像信息是否适用，如果不适用，则进行替换；所述步骤一包括：步骤101、获取电商店铺内商品种类及相应编码，从电商平台检索同种或者同类商品的图像信息，建立商品图像库；步骤102、基于电商店铺的商品图像进行图像识别，确定商品种类，与图像对应的商品种类的照片进行对比，判断商品图像是否对应，如果不对应，则重新拍摄商品照片上传，或者从商品图像库中选择对应的照片进行替换；步骤103、在商品图像库中存在清晰度更高的同类照片时，对电商店铺的商品照片进行替换，形成新的商品照片；步骤二、对商品的价格进行检索查询，通过判断价格变动趋势，结合促销的日期，确定商品上架时预期价格，向外部进行通信，并确定店铺商品制作海报的顺序；步骤三、从电商平台上获取与商品相应的海报，建立商品海报库，对商品海报完成评估后，依次进行布局解构，确定相应的海报布局并输出；步骤四、在电商店铺的商品的原海报的基础上，结合海报素材库及海报布局库，基于深度神经网络的图形绘画算法，生成店铺商品海报；步骤五、对生成的店铺商品海报的进行检索，判断相似度是否在阈值之内，如果在阈值之内，则将店铺商品海报输出；如果在阈值之外，则针对海报元素进行修正，直至相似度在阈值内，输出店铺商品海报。2.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的电商海报生成方法，其特征在于：所述步骤二包括：步骤201、获取建立电商店铺的商品信息，建立商品信息表，并确定相应的商品的价格、销量及利润率；步骤202、获取商品的当前价格、销量及利润率，关联形成商品评估值，依据商品评估值的高低，对若干种商品进行排序，将商品排序输出；步骤203、依据商品排序依次确定产品的价格变动趋势及交易量变动趋势，确定各个商品价格变化预期，向外部通信后，在预期的价格变动范围内确定一个低于当前的促销价格；步骤204、依据商品的价格变动趋势及交易量的变化趋势，判断出电商店铺内商品交易量连续多个周期低于预期且利润率也低于阈值的商品，确定非必要商品；非必要商品不再生成海报；步骤205、从若干种商品中划定要制作海报的商品及不需要制作海报的商品，并依据商品评估值确定若干种商品海报制作的顺序。3.根据权利要求2所述的一种基于AI技术的电商海报生成方法，其特征在于：所述商品评估值的形成方法如下：获取当前价格J、销量Xl及利润率Lr，进行归一化处理，关联形成商品评估值Sp，关联方法符合如下公式：其中，0≤δ≤1，0≤θ≤1，且δ+θ＝1，δ、θ为权重，其具体值由用户调整设置，当前价格J及利润率Lr之间的相关性系数为R。4.根据权利要求1所述的一种基于AI技术的电商海报生成方法，其特征在于：所述步骤三包括：步骤301、依据海报制作顺序，获取商品种及相应编码，分别在电商平台上检索相应的
商品海报，针对商品一一建立商品海报库；步骤302、基于图像识别算法及图像质量评价数据库，对商品海报的图像质量进行评估，形成图像评分；确定商品海报与相应的商品的销量，以商品的销量对相应的海报进行标记；步骤303、获取图像评分及销量，进行关联，获取海报质量评估值，将海报质量评估值与相应的阈值进行对比，筛选出超过阈值的商品海报，作为机器学习的海报素材库；步骤304、依据图像识别算法，例如说深度优先搜索算法，对海报素材库中商品海报的构图进行解构，确定海报布局及海报诸元...
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