CN106886917A - 一种生成广告的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种生成广告的方法及装置，属于计算机辅助设计领域。本发明生成广告的方法包括请求步骤、接收步骤及优化步骤。其中，请求步骤包括向众包平台服务器发送设计广告的众包请求；接收步骤包括接收众包平台服务器基于众包请求获取的多个众包设计方案；优化步骤包括对获取的众包设计方案进行优化，以获取优化后的设计方案为获选设计方案。该方法充分利用设计师与计算机自动化设计各自优势，并能效避免二者缺点，达到优势互补的效果，其可广泛地应用于广告设计行业。

Description

一种生成广告的方法及装置

技术领域

本发明涉及计算机辅助设计技术领域，具体地说，涉及一种生成广告的方法及装置。

背景技术

由于广告在商业中扮演着非常重要的作用，尤其是随着电子商务的发展，导致广告的需求量不断增长；此外，商家为了适应潮流的发展，会要求设计师根据不同主题对广告进行修改，进一步激增广告的迭代速度，导致设计师的任务越来越繁重，而优秀广告设计师的数量毕竟是少数的，导致设计出广告作品的质量良莠不齐。

为了解决上述问题，人们将目光转向广告的自动生成方法，并进行了初步的研究与探索，比如，在公开号为CN101651550A的专利文献中公开了一种即时广告生成方法，其包括：(1)当用户请求制作广告时，系统会提供一系列广告元素及广告模板供用户来选择；(2)根据用户指令来设置广告元素的属性信息，然后系统基于已获得的信息生成基于文本的广告设置文件，此后，在给用户反馈的时候只需读取该设置文件并依照设置文件上的信息即可生成一张可用于展示的广告。

在公开号为CN101135968A的专利文献中公开了一种生成广告的方法，其包括：(1)将广告的内容分解成广告元素；(2)从系统的皮肤中选取皮肤元素；(3)将步骤(1)中的广告元素与步骤(2)中选出的皮肤元素组合成广告皮肤。

在上述方法中，主要是通过提取广告元素，然后跟系统中已有模板(皮肤)进行融合，从而生成广告；此外，第一者更注重满足用户的交互需求，个性化可定制性很强，第二者则更注重广告的应用环境，力求保证广告和所处环境相融合，二者都是利用系统中已有模板生成广告，但是从专业角度来看，这些系统所生成的广告千篇一律，缺乏创造性，甚至生成一些本身并不符合设计规则的广告，导致生成的广告差强人意。

此外，也有一些文献开始在审美计算方面来探索使用计算机全自动生成广告，比如论文O’Donovan P,Agarwala A,Hertzmann A.Learning layouts for single-pagegraphicdesigns[J].IEEE transactions on visualization and computergraphics,2014,20(8):1200-1213。在此论文中，作者所公开的生成方法如下：(1)通过非线性优化算法自动计算出一个海报模板的设计规则权值；(2)然后初始化一幅海报布局并计算其对应的设计规则，通过使用步骤(1)中得到的设计规则权值来优化当前海报的初始布局，从而生成一幅较为符合设计规则的海报。在该文献中，其所使用的生成方法，不仅整个设计过程迭代时间太长，而且效果难以尽人意。

发明内容

本发明的目的是提供了一种生成广告的方法；

本发明的另一目的是提供了一种生成广告的装置。

为了实现上述目的，本发明提供的生成广告的方法包括请求步骤、接收步骤及优化步骤。其中，请求步骤包括通过通讯线路向众包平台服务器发送设计广告的众包请求，该众包请求包括设计任务及对众包参与人员的要求；接收步骤包括通过通讯线路接收众包平台服务器基于众包请求获取的多个众包设计方案；优化步骤包括以接收步骤获取的多个众包设计方案为候选设计方案的初始设计方案，随机修改候选设计方案中广告元素的位置和/或大小，并依据评价模型对比修改前后的设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案，直至满足预设优化条件；评价模型为基于一个以上的广告设计规则计算对待评设计方案进行评分的评分模型。

由以上方案可见，通过众包平台，利用不受地域限制的设计师人力资源设计出符合基本要求的多个广告设计方案；并以获取的广告设计方案为初始设计方案，借助计算机对设计规则计算的能力，对广告设计方案进行优化处理，以生成更符合广告设计规则的设计方案。通过众包平台将设计师的本身设计素养与计算机的自动化设计能力结合起来，从而达到二者的优势互补目的，即可以降低对设计师能力的要求而避免优秀设计师资源不足的问题，同时通过设计师对广告元素的排布而设定计算优化方向而削弱计算机设计的随机性，从而可大大降低计算机生成广告所耗费时间，同时利用人为设计能力而提高广告的设计水平。

具体的方案为评分模型以使用广告设计规则计算对待评设计方案进行计算所获取的计算值为评分参数；评分模型的评分结果为评分参数的线性加权和。评价模型简单且实用。

一个更具体的方案为广告设计规则计算包括留白计算、重叠计算、大小计算、对齐计算、统一计算及平衡计算；评分结果较低者为评价结果较高者。

另一个更具体的方案为设置步骤，通过通讯线路接收针对评分模型中所使用的广告设计规则计算的选择及针对评分参数的求和权重的设置，并依据所接收的信息设置所述评分模型。可依据实际要求对评价参数及其权重进行修改，以满足个性化需求。

一个优选的方案为依据评价结果确定该次修改后的候选设计方案的步骤包括评价结果较高者为该次修改后的候选设计方案。优化结果选择方式简单，便于操作。

另一优选的方案为依据评价结果确定该次修改后的候选设计方案的步骤包括：若修改前的设计方案的评价结果低于修改后的设计方案的评价结果，则以修改后的设计方案为该修改后的候选设计方案；若修改前的设计方案的评价结果高于修改后的设计方案的评价结果，则以预设概率将修改后的设计方案为该次修改后的设计方案。通过引入预设概率，从而在一定程度上偏向于计算机的优化设计方案。

更有选的方案为上述预设概率的值的计算公式为：其中，p为预设概率的值，T为对当前设计方案已进行的修改次数，△T为修改后设计方案的得分与修改前设计方案的得分之差。

另一个优选的方案为预设优化条件为优化次数的预设阈值或评价结果的预设阈值。优化终止判断条件简单，便于执行。

再一个优选的方案为还包括排序步骤与发送步骤。其中，排序步骤包括对优化步骤所获取的所有候选设计方案依据评价模型进行评分，并依据评价结果从高到低对所有候选设计方案进行排序；发送步骤包括通过通讯线路向客户端服务器发送经排序后的候选设计方案。从而便于客户对所有生成的候选广告设计方案进行选择。

为了实现上述另一目的，本发明提供的生成广告的装置包括请求单元、接收单元与优化单元。其中，请求单元用于通过通讯线路向众包平台服务器发送设计广告的众包请求，该众包请求包括生成广告的要求及参与众包的人员的要求；接收单元用于通过通讯线路接收众包平台服务器基于众包请求获取的多个众包设计方案；优化单元用于以多个众包设计方案为候选设计方案的初始设计方案，随机修改候选设计方案中广告元素的位置和/或大小，并依据评价模型对修改前后的设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案，直至满足预设优化条件；评价模型为基于一个以上的广告设计规则计算对待评设计方案进行评分的评分模型。

由以上方案可见，可充分结合设计师的设计素养与计算机的自动化设计能，达到优势互补的目的，同时可降低优秀设计师数量严重不足对广告质量所带来影响的问题及削弱计算机在自动化设计过程中的随机性问题。

附图说明

图1是本发明生成广告的方法实施例的工作流程图；

图2是本发明生成广告的装置实施例的结构框图。

具体实施方式

以下结合实施例及其附图对本发明作进一步说明。

实施例

参见图1，本发明广告的生成方法由请求步骤S1、接收步骤S2、设置步骤S3、优化步骤S4、排序步骤S5及发送步骤S6构成。

请求步骤S1，通过通讯线路向众包平台服务器发送设计广告的众包请求，该众包请求包括设计任务与对众包参与人员的要求。

在本实施例中，设计任务包括通过给定众包参与人员一系列广告元素，包括但不限于标题、副标题、描述文字、素材图片、背景图、广告尺寸要求，要求众包参与人员将广告元素在给定的画布上进行摆放，以设计出一幅符合要求的广告设计方案。对众包参与人员的资格要求为要求他们拥有一定的设计基础。

向亚马逊土耳其机器人众包平台服务器发送上述众包请求，利用该平台固有机制对众包参与人员进行初步筛选并将设计任务发放给众包参与者。

接收步骤S2，通过通讯线路接收众包平台服务器基于上述众包请求获取的多个众包设计方案。

通过请求步骤S1发布众包设计任务在经过一段时间后，开始接收由众包平台回收的众包参与者所完成的多个众包设计方案。

将接收的众包结果逐个提取为规定的数据格式，从而将获取的上述设计方案转化为计算机易于处理的数据格式，包括但不限于JSON，XML等。

设置步骤S3，通过通讯线路接收针对评分模型中所使用的广告设计规则计算的选择及针对评分参数的求和权重的设置，并依据所接收的信息设置评分模型。

广告设计规则包括留白、重叠、大小、对齐、统一及平衡六个设计规则。广告设计规则计算为对一幅给定广告设计方案中的广告设计规则值的计算，在本实施例中，为留白值、重叠值、大小值、对齐值、统一值及平衡值的计算。具体计算过程如下：

(1)、留白计算的特征包括广告上的空白区域、空白区域到每个元素的距离、最邻近元素之间平均距离及每个元素距离广告边框的最小距离；其中，空白区域是指广告上没有元素的部分。留白值由以上每个留白特征的计算结果经加权求和得到，计算过程包括计算广告上的空白区域、计算空白区域到每个元素的距离、计算最邻近元素之间平均距离及计算每个元素距离广告边框的最小距离。

1.1、广告上空白区域的计算公式为：

其中，表示广告上任意像素点p是否被元素覆盖，如果是，该值为0，否则为1，w和h是整个广告的宽度和长度值，S()是一个sigmoid函数，其定义为S(x；α)＝arctan(xα)/arctan(α)。

1.2、空白区域到每个元素距离的计算公式为：

其中，M_i表示第i个元素，D(p,M_i)是元素M_i到像素点p的欧式距离。

1.3、最邻近元素之间平均距离的计算公式为：

其中，的计算公式为：

其中，n表示所有元素的个数。

1.4、每个元素距离广告边框最小距离的计算公式为：

其中，表示每个元素的每条边与整个广告边界的对应每条边界之间的距离。

(2)、重叠计算的特征包括文本与其他元素之间的重叠部分、图像与文本之间的重叠部分及元素是否越界；其中，重叠部分是指元素之间重叠部分的alpha通道值之和。重叠值由以上每个重叠特征的计算结果经加权求和得到，计算过程包括计算文本与其他元素之间的重叠部分、计算图像与文本之间的重叠部分及计算元素是否越界。

2.1、文本与其他元素之间重叠部分的计算公式为：

其中，表示任何重叠在文本元素之上的元素的重叠部分的alpha通道像素值。

2.2、图像与文本之间重叠部分的计算公式同2.1中的计算公式，其中表示任何重叠在图像元素之上的文本元素的重叠部分的alpha通道像素值。

2.3、元素是否越界的计算公式为：

E_boundary＝S(B；α_by)

其中，∑_p∈iA_p表示在元素i中所有alpha通道的像素点的值之和，∑_p∈iA_pI_p表示元素i中所有在广告尺寸范围内(也就是没有越界的部分)的alpha通道的像素点的值之和。

(3)、大小计算的特征包括文本的尺寸和图片的尺寸、文字最小的尺寸、图片的最小尺寸、文本元素尺寸的方差及图片元素尺寸的方差。大小值由以上每个大小特征的计算结果经加权求和得到，计算过程包括计算文本的尺寸和图片的尺寸、计算文字最小的尺寸、计算图片的最小尺寸、计算文本元素尺寸的方差及计算图片元素尺寸的方差。

3.1、文本尺寸的计算公式为：

其中，n_t表示文本元素的数量，的计算公式为：

对于一个给定广告设计方案的布局，一个文本元素的尺寸定义为该元素的高度除以文本的行数τ_s表示的是一个文本元素的可缩放比例，通常这个值设为1。

3.2、图片的尺寸的计算公式同文本尺寸的计算方式，唯一的区别在于的计算方法上，其公式为：

其中，表示图像元素对应的宽度和高度。

3.3、文字最小尺寸的计算公式为：

其中，τ_t＝0.0275。

3.4、图片的最小尺寸的计算公式和3.3中所用计算公式一致，唯一不同的地方就是τ_t＝0.04

3.5、文本元素尺寸方差的计算公式为：

该公式表示计算所有文本元素尺寸大小的方差。

3.6、图片元素尺寸的方差的计算方式和3.5中文本元素尺寸方差的计算公式相同，唯一的区别在于计算所有图片元素尺寸大小的方差。

(4)、对齐计算的特征包括左对齐、水平居中对齐、右对齐、上对齐、垂直居中对齐、底对齐、水平伪对齐及垂直伪对齐；其中，伪对齐是指两个元素尽管事实上没有对齐，但是在某种程度上是对齐的，比如，对于左对齐，当两个元素的左边距相差小于某个阈值时，则可近似认为它们是左对齐。对齐值由以上每个对齐特征的计算结果经加权求和得到，计算过程包括计算左对齐、计算水平居中对齐、计算右对齐、计算上对齐、计算垂直居中对齐、计算底对齐、计算水平伪对齐及计算垂直伪对齐。

4.1、左对齐的计算方式为：

其中、n表示广告上广告元素的数量，a表示对齐类型，包括左对齐、水平居中对齐、右对齐、上对齐、垂直居中对齐及底对齐，表示元素i和元素j之间是否存在a类型的对齐方式，其计算方式为：

其中，表示在a类型的对齐方式下，元素i和元素j之间的距离，具体计算的时候使用元素所对应的边框来代替。比如在左对齐下，元素i和元素j之间的距离就是元素i的左边框的坐标与元素j的左边框的坐标之差。τ_align表示一个阈值，即使两个元素在a对齐类型下是不对齐的，但是它们之间的距离是小于τ_align的，也可以近似的认为是对齐的，也就是4中所述的伪对齐。

4.2、水平居中对齐、右对齐、上对齐、垂直居中对齐、底对齐计算方式同4.1左对齐的计算公式。唯一不同的地方是在计算的过程中将a切换为对应的对齐类型。

4.3、水平伪对齐的计算公式为：

其中、的计算方式为：水平伪对齐的目的是为了使用一个损失函数来惩罚这种轻微的对齐方式，使得元素之间更倾向于标准的对齐。

4.4、垂直伪对齐的计算方式同4.3中水平伪对齐的计算公式。

(5)、统一计算的特征包括每一组内的元素尺寸大小的方差和每一组内的元素之间的平均距离；其中，每一组是指为了控制某两个或两个以上的元素同时改变而增加的约束，组内的元素在大小尺寸和距离方面应该保持相似的特性。统一值由以上每个统一特征的计算结果经加权求和得到。计算过程包括计算每一组内的元素尺寸大小的方差及计算每一组内的元素之间的平均距离。

5.1、每一组内的元素尺寸大小的方差的计算公式为：

其中，|G|表示用户所分的组数，这个信息可以从请求步骤S1中获取，∪i∈g表示同属于一个组的所有元素，这里计算每一组内元素尺寸大小的方差，意在控制同一组内元素的尺寸相近。

5.2、每一组内的元素之间的平均距离的计算公式为：

其中、n_g表示在组g中元素的个数，d_ij表示元素之间的边框距离。

(6)、平衡计算的特征包括广告元素的视觉重心和整个广告的视觉重心。平衡值由以上每个平衡特征的计算结果经加权求和得到。计算过程包括计算广告元素的视觉重心及计算整个广告的视觉重心。

6.1、广告元素的视觉重心的计算公式为：

元素的视觉重心，表示元素内部视觉重量的分布情况。为了求取元素的视觉重心，依据有限元计算思想，将元素所在的矩形区域划分为A*B个小网格，由于每个小网格相对于整个元素的边框矩形足够小，所以可以用小网格的中心坐标来近似作为其重心坐标，从而求出元素的视觉重心，上述公式中，w_i为第i个小网格的视觉重量，(x_i,y_i)为第i个小网格的中心坐标，即为元素的重心坐标。

6.2、整个广告的视觉重心，其表示整个广告布局的整体视觉重心，用于表示该布局中视觉重量的整体分布，其计算方式为：

其中，w_i为第i个元素的视觉重量，(centroidX_i,centroidY_i)为第i个元素的重心坐标，即为整体重心坐标。

以上每个设计规则计算都可以由其对应特征计算值加权求和得到，而加权的权重可以来自：(1)由客户在广告制作客户端上进行设置并上传的计算权重；(2)由系统在计算过程随机赋予的初始值。

结合上面获取的特征和对应的权重值，构建一个为待评广告设计方案进行评分的评分模型，以作为对待评设计方案的评价模型：在这一步骤中，对一待评方案评分结果的计算方式如下：

其中，X表示待广告评设计方案的布局，具体量化为一个数据结构，包括每个元素的位置信息、大小尺寸信息、分组信息、广告尺寸信息、元素分组信息及每个元素的具体信息，h即为上述广告设计规则计算中的各个特征，θ为上述获取特征的权重值，α_i为每个特征在计算sigmoid的时候缩放系数，通过将每个特征与特征对应的权重值相乘，然后将所有特征相加，得到对广告设计方案的评分结果。

通过通讯线路接收用户在广告制作客户端上对设计规则的选择，并将其转化为对应特征的权重值。对于每个广告设计规则计算中的特征计算结果加权计算的权重依据用户在广告制作客户端内对留白、重叠、大小、对齐、统一、平衡六个设计规则的自定义设置，也可以为系统对客户选择的广告设计规则计算中具体特征的权重进行随机赋值。客户的选择包括对某一广告设计规则计算的选择，也可包括对一个广告设计规则计算中某一特征的选择，体现为对每个广告设计规则计算中对应特征计算结果的加权权重的选择。

优化步骤S3，以多个众包设计方案为候选设计方案的初始设计方案，随机修改候选设计方案中广告元素的位置和/或大小，并依据评价模型对修改前后的候选设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案，直至满足预设优化条件；评价模型为基于一个以上的广告设计规则计算对待评设计方案进行评分的评分模型。其由如图1所示的步骤S401至步骤S409构成。

步骤S401，对接收步骤S2所接收的多个众包设计方案使用上述评价模型进行评分，并记录各个众包设计方案的评分结果。

步骤S402，接收对优化次数T的设置，以为后续的优化流程设置一个循环次数，T设置范围通常为100至500。

步骤S403，判断是否达到预设优化条件，若达到预设优化条件则进入排序步骤S5，若未达到预设优化条件，则进入步骤S404，在本实施例中为优化次数是否达到步骤S402所接收的T值。

步骤S404，以众包设计方案为初始候选设计方案，通过不断随机修改候选设计方案中广告元素的大小和/或位置。

通过随机进行一系列预定义的随机修改当前广告元素的操作，来改变当前广告设计方案的布局。预定的随机修改当前广告元素的操作包括更新单个元素的位置，更新单个元素的高度，更改两个元素的对齐方式，统一更新所有元素的位置，随机交换两个元素之间的位置，即随机变更广告元素的位置和/或大小，在这一步骤里，以随机的方式选择一种修改操作来对当前广告设计方案的布局进行修改。

步骤S405，基于上述构建的评价模型对修改后的候选设计方案进行评分。

步骤S406，依据上述评价模型判断修改后候选设计方案的得分是否小于修改前获选设计方案的得分，若修改后候选设计方案的得分低于修改前候选设计方案的得分，则进入步骤S407，否则进入S408。

步骤S407，接受修改后的设计方案为候选设计方案，即将其赋值给当前的广告布局，在这一步骤中，将修改后广告设计方案的广告布局，包括每个元素的位置信息、大小尺寸信息、分组信息、广告尺寸信息、元素分组信息及每个元素的具体信息，以覆盖复制的形式将其赋值给修改前的候选设计方案的广告布局。

步骤S408，以预设概率接受经修改后设计方案的广告布局并将其设置为候选设计方案的广告布局，其中，预设概率的计算公式为：

其中，T为当前的优化次数值，ΔT为修改后设计方案的得分与修改前设计方案得分间的差值，p即为该预设概率。

在该步骤中，也设置成将修改前的设计方案作为该次修改后的候选设计方案，而不是以一定概率进行替换。

步骤S409，计算剩余的优化次数，并返回步骤S403。

排序步骤S5，对经优化步骤S4之后获取每个候选设计方案的最终版本，使用上述评价模型进行评价并依据评价结果进行排序。

使用上述评分模型对获得的候选方案进行评分，并基于评价结果对设计方案进行排序。

发送步骤S6，将排序结果发送给广告制作客户端服务器，以将设计方案返回给客户。

在该步骤中，将所有的候选设计方案以评价结果倒序的方式返回给用户，以供用户自行挑选。

根据本发明的上述方法，可以构建一种广告生成及显示系统，其包括网络侧服务器、广告制作客户端及广告生成和优化后台服务器端。

网络侧服务器，用于存储广告模板配置文件、设计规则的初始信息和后台服务器端程序代码，以及存放广告客户端所获得的广告元素信息；以及存放广告生成和优化后台服务器端产生的广告文件。

广告制作客户端，主要负责系统与用户之间的交互，主要职能包括广告元素信息的填写、广告元素信息的校验、展示系统当前进度、设置设计规则、展示生成的广告。

广告生成和优化后台服务器端，主要负责对广告进行生成和优化，具体包括根据用户的设置文件和指令来生成和优化广告。

本发明中的“通讯线路”为包括一个或多个被配置在广告生成和优化服务器端与众包平台服务器、网络侧服务器及广告制作客户端之间的用于传送数据信息的数据路线，可以是通讯网络中的电线路、光学线路、无线线路及它们的组合，其还有多种显而易见的变化。

参见图2，生成广告的装置1具有请求单元11、接收单元12、设置单元13、优化单元14、排序单元15及发送单元16。

其中，请求单元11用于通过通讯线路向众包平台服务器发送设计广告的众包请求，该众包请求包括生成广告的要求及参与众包的人员的要求。

接收单元12用于通过通讯线路接收众包平台服务器基于上述众包请求获取的多个众包设计方案。

设置单元13用于通过通讯线路接收针对评分模型中所使用的广告设计规则计算的选择及针对评分参数的求和权重的设置，并依据所接收的信息设置评分模型；评分模型以使用广告设计规则计算对待评设计方案进行计算所得计算值为评分参数；评分模型的评分结果为评分参数的线性加权和。

优化单元14用于以多个众包设计方案为候选设计方案的初始设计方案，随机修改候选设计方案中广告元素的位置和/或大小，并依据评价模型对修改前后的设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案，直至满足预设优化条件；评价模型为基于一个以上的广告设计规则计算对待评设计方案进行评分的评分模型。

排序单元15用于对优化步骤所获取的所有候选设计方案依据评价模型进行评分，并依据评价结果从高到低对所有候选设计方案进行排序。

发送单元16用于通过通讯线路向客户端服务器发送经排序后的候选设计方案。

上述各单元的具体内容与上述生成广告的方法相应步骤的内容相对应，在此不再赘述。

Claims (10)

1.一种生成广告的方法，其特征在于，包括：

请求步骤，通过通讯线路向众包平台服务器发送设计广告的众包请求，所述众包请求包括设计任务及对众包参与人员的要求；

接收步骤，通过通讯线路接收所述众包平台服务器基于所述众包请求获取的多个众包设计方案；

优化步骤，以所述多个众包设计方案为候选设计方案的初始设计方案，随机修改候选设计方案中广告元素的位置和/或大小，并依据评价模型对修改前后的设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案，直至满足预设优化条件；

所述评价模型为基于一个以上的广告设计规则计算对待评设计方案进行评分的评分模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

所述评分模型以使用所述广告设计规则计算对待评设计方案进行计算所得计算值为评分参数；

所述评分模型的评分结果为所述评分参数的线性加权和。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：

所述广告设计规则计算包括留白计算、重叠计算、大小计算、对齐计算、统一计算及平衡计算；

所述评分结果较低者为所述评价结果较高者。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于还包括：

设置步骤，通过通讯线路接收针对所述评分模型中所使用的广告设计规则计算的选择及针对所述评分参数的求和权重的设置，并依据所接收的信息设置所述评分模型。

5.根据权利要求1至4任一项权利要求所述的方法，其特征在于所述依据评价模型对修改前后的设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案的步骤包括：

所述评价结果较高者为该次修改后的候选设计方案。

6.根据权利要求1至4任一项权利要求所述的方法，其特征在于所述依据评价模型对修改前后的设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案的步骤包括：

若修改前的设计方案的评价结果低于修改后的设计方案的评价结果，则以修改后的设计方案为该次变更后的候选设计方案；

若修改前的设计方案的评价结果高于修改后的设计方案的评价结果，则以预设概率将修改后的设计方案作为该次修改后的设计方案。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于所述预设概率的值的计算公式为：

$p=e^{\frac{-\mathrm{\Δ}T}{T}}$

其中，p为所述预设概率的值，T为对当前设计方案已进行的修改次数，△T为修改后设计方案的得分与修改前设计方案的得分之差。

8.根据权利要求1至4任一项权利要求所述的方法，其特征在于：

所述预设优化条件为优化次数的预设阈值或评价结果的预设阈值。

9.根据权利要求1至4任一项权利要求所述的方法，其特征在于还包括以下步骤：

排序步骤，对所述优化步骤所获取的所有候选设计方案依据所述评价模型进行评分，并依据评价结果从高到低对所述所有候选设计方案进行排序；

发送步骤，通过通讯线路向客户端服务器发送经排序后的候选设计方案。

10.一种生成广告的装置，其特征在于，包括：

请求单元，用于通过通讯线路向众包平台服务器发送设计广告的众包请求，所述众包请求包括生成广告的要求及参与众包的人员的要求；

接收单元，用于通过通讯线路接收所述众包平台服务器基于所述众包请求获取的多个众包设计方案；

优化单元，用于以所述多个众包设计方案为候选设计方案的初始设计方案，随机修改候选设计方案中广告元素的位置和/或大小，并依据评价模型对修改前后的设计方案的评价结果确定该次修改后的候选设计方案，直至满足预设优化条件；

所述评价模型为基于一个以上的广告设计规则计算对待评设计方案进行评分的评分模型。