MMAug, 2023

AutoPoster: 广告海报生成的高度自动和内容感知的设计系统

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TL;DR该研究介绍了一种高度自动化和内容感知的广告海报生成系统 AutoPoster，通过图像清理和重定向、布局生成、标语生成和样式属性预测等四个关键阶段，该系统可以仅凭产品图像和标题自动生成不同尺寸的海报。通过融合两个内容感知模型用于布局和标语生成，同时提出了一种用于联合预测视觉样式属性的新型多任务样式属性预测器 (SAP)。此外，我们提出了首个包含超过 76k 海报视觉属性注释的海报生成数据集。用户研究和实验证明了我们的系统的有效性以及生成的海报在美学上相较其他生成方法的优势。
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发现论文，激发创造
  • 学习生成科学论文海报

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    Apr, 2016

  • 基于内容感知的视觉 - 文字展示布局的新基准与方法 --《海报布局

    本文旨在研究如何通过条件生成对抗网络来实现内容感知的视觉文字呈现布局，为自动无模板创意图形设计提供关键支持。通过设计一个名为 PosterLayout 的新数据集，并借助设计顺序形成技术，提出一种可生成适当布局的 CNN-LSTM 基于条件生成对抗网络，该方法在多个方面均取得了最佳性能。

    Mar, 2023

  • PosterLlama：连接语言模型的设计能力与内容感知布局生成

    PosterLlama 是一种生成视觉上连贯且文本相关的布局的网络，通过重新格式化布局元素为 HTML 代码并利用语言模型中嵌入的丰富设计知识来进行设计，通过独特的基于深度的海报增强策略提高模型的鲁棒性。在多个基准测试中，PosterLlama 在生成真实且内容感知的布局方面优于现有方法，支持无条件布局生成、元素条件布局生成、布局完成等条件，并作为一种高度灵活的用户操作工具。

    Apr, 2024

  • 规划与渲染：迈向端到端产品海报生成

    一个名为 P&R 的新型产品海报生成框架，结合了设计师在创作海报时的工作流程，利用 PlanNet 生成产品和其他可视组件的布局，利用 RenderNet 生成产品的背景，通过空间融合模块融合不同可视组件的布局，提供了一种提高多样性和合理性的产品海报生成方法。

    Dec, 2023

  • 关系感知扩散模型用于可控海报布局生成

    通过 visual-textual 和 geometry 关系感知模块，提出一种基于 CGL-Dataset V2 数据集的海报布局生成方法，可以考虑海报的视觉和文本内容以及元素之间的关系，生成能够传达文本信息的多样化的海报布局，优于现有方法。

    Jun, 2023

  • GlyphDraw2：使用扩散模型和大型语言模型自动生成复杂字形海报

    我们提出了一种端到端的文本渲染框架，利用三重交叉关注机制在细致的背景环境中创建精确的海报文本，验证了该方法生成具有复杂和丰富背景的海报图像的能力。

    Jul, 2024

  • TextPainter：基于视觉和文本理解的海报设计的多模态文本图像生成

    TextPainter 是一种新颖的多模态方法，利用上下文视觉信息和相应的文本语义生成文本图像，结合全局 - 局部背景图像作为风格提示并以视觉和文本的和谐为指导，通过语言模型和文本理解模块实现句子级和词级风格变化，该方法可生成适用于海报的视觉和语义和谐的文本图像。

    Aug, 2023

  • 图像感知布局生成的像素级鉴别器无监督领域自适应

    本文关注利用基于图像内容的条件 GAN 模型生成具有图片感知性的广告海报平面设计，在现有数据集的基础上，将无监督领域自适应技术与深度学习相结合，设计了一种新的像素级鉴别器 (PDA-GAN) 来生成具有高质量图像感知的广告海报平面设计。 实验结果显示，PDA-GAN 可以实现最先进的性能，并为时尚的广告海报生成高质量的图像感知平面设计。

    Mar, 2023

  • 图像与视频广告自动理解

    本文提出了自动广告理解的问题，并基于两个数据集进行了研究，包含主题和情感、问题和答案、符号引用以及广告使用的最常见的说服策略等多种注释。对于多个预测任务，包括自动回答广告信息问题，我们提供了基线分类结果。

    Jul, 2017

  • 实现超个性化：时尚电商自动广告创意生成和排序

    本研究提出了一种利用深度学习来自动创建电子商务主页广告横幅大量个性化的方法，并通过基因算法实现了对图像内容、设计约束等因素的最优横幅布局生成，并设计了一个排名方法来帮助选择正确的横幅，其主要贡献是提高了广告横幅的个性化和大量生成的效率，同时适用于印度一家时尚电子商务企业 - Myntra 的数据。

    Aug, 2019