CN110148198A - 海报模板推荐方法、介质、设备及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种海报模板推荐方法、介质、设备及装置，包括：建立图片矢量化模型；获取用户制作海报模板的素材信息，并获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；获取当前用户上传的图片信息，并获得图片信息中的图片所对应的矢量值；统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐；能够实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种海报模板推荐方法、介质、设备及装置。
背景技术
在现有的海报制作过程中，多采用如下技术方案，首先，需要用户在海量的模板库中选择合适的海报模板，并将素材图片上传到选择的海报模板中相应的坑位；然后，将文案填充至海报模板中，以完成海报模板的制作。
然而，在这种海报制作方式下，用户在选择海报模板、以及文案配置的过程中，将耗费大量的时间；并且，基于经验或知识储备等因素，用户自身所选择的海报模板往往与素材之间不相匹配。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的在于提出一种海报模板推荐方法，能够实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
本发明的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机设备。
本发明的第四个目的在于提出一种海报模板推荐装置。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种海报模板推荐方法，包括以下步骤：建立图片矢量化模型；获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐。
根据本发明实施例的海报模板推荐方法，首先，建立图片矢量化模型；然后，获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；接着，获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；然后，统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐；从而实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
另外，根据本发明上述实施例提出的海报模板推荐方法还可以具有如下附加的技术特征：
可选地，统计所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，包括：根据所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值计算所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的cosine距离；根据所述cosine 距离进行相似度排序，其中，所述cosine距离越大，所述相似度越高。
可选地，所述素材信息还包括图框数量和识别码，其中，在根据所述相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐之前，还根据当前用户上传的图片信息中的图片数量和识别码图片对待推荐的海报模板进行初步筛选。
可选地，通过多标签的形式进行训练，以建立所述图片矢量化模型。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有海报模板推荐程序，该海报模板推荐程序被处理器执行时实现如上述的海报模板推荐方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储海报模板推荐程序，这样海报模板推荐程序在被处理器执行时实现如上述的海报模板推荐方法，实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的海报模板推荐方法。
根据本发明实施例的计算机设备，通过处理器执行上述海报模板推荐程序，实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
为了达到上述目的，本发明第四方面实施例还提出了一种海报模板推荐装置，包括：模型训练模块，用于建立图片矢量化模型；第一获取模块，用于获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值；海报模板画像模块，用于根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；第二获取模块，用于获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；推荐模块，用于统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐。
根据本发明实施例的海报模板推荐装置，设置模型训练模块对图片矢量化模型进行监理；设置第一获取模块对用户制作海报模板的素材信息进行获取，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值；设置海报模板画像模块根据每张图片的矢量值进行海报模板画像，从而建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；设置第二获取模块获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；推荐模块，用于统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐；从而实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
另外，根据本发明上述实施例提出的海报模板推荐装置还可以具有如下附加的技术特征：
可选地，所述推荐模块进一步用于，根据所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值计算所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的 cosine距离，并根据所述cosine距离进行相似度排序，其中，所述cosine距离越大，所述相似度越高。
可选地，还包括筛选模块，其中，所述素材信息还包括图框数量和识别码，所述筛选模块用于，在根据所述相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐之前，根据当前用户上传的图片信息中的图片数量和识别码图片对待推荐的海报模板进行初步筛选。
可选地，所述模型训练模块通过多标签的形式进行训练，以建立所述图片矢量化模型。
附图说明
图1为根据本发明实施例的海报模板推荐方法的流程示意图；
图2为根据本发明另一实施例的海报模板推荐方法的流程示意图；
图3为根据本发明实施例的海报模板推荐装置的方框示意图；
图4为根据本发明另一实施例的海报模板推荐装置的方框示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在现有的海报制作方式中，用户在选择海报模板以及配置文案的过程中需要耗费大量的时间，并且最终选择的模板往往与素材难以匹配，根据本发明实施例的海报模板推荐方法，首先，建立图片矢量化模型；然后，获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；接着，获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；然后，统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐；从而实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
图1为根据本发明实施例的海报模板推荐方法的流程示意图，如图1所示，该海报模板推荐方法包括以下步骤：
S101，建立图片矢量化模型。
也就是说，建议一个图片矢量化模型，以对海报模板推荐过程中所涉及的图片进行矢量化处理。
其中，图片矢量化模型的建立方式可以有多种，例如，以单标签分类的形式进行图片矢量化模型的训练；以单标签检索的形式进行图片矢量化模型的训练；或者，以多标签分类的形式进行图片矢量化模型的训练。
作为一种示例，通过多标签分类的形式进行图片矢量化模型的训练，以建立图片矢量化模型。
S102，获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系。
也就是说，获取用户在制作海报模板过程中所使用的素材信息，并通过图片矢量化模型对该素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得对应每张图片的矢量值，从而，可以根据每张图片的矢量值进行海报模板画像的构建，以通过海报模板来确定图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系。
其中，素材信息可以包括用户在海报模板制作过程中所使用的图片信息(例如，图片数量、识别码数量等)、文案、模板排布方式等，在此不对素材信息的具体内容进行限定；需要说明的是，该素材信息的获取方式可以有多种，例如，通过获取用户上传的信息，对用户上传的信息进行归一化整理，以形成素材信息；或者，通过对用户在制作海报模板的过程信息进行记录，以根据记录的过程信息生成素材信息。
作为一种示例，在用户制作海报模板的过程中，对用户在制作过程中所使用的图片、文案进行记录，以形成用户制作历史记录，然后，对用户制作历史记录进行调用，并通过图片矢量化模型对用户制作历史记录中的图片进行矢量化处理，以生成对应每张图片的矢量值，在获取到图片的矢量值以后，构建海报与图片矢量值和文案的对应关系(即：海报—矢量值—文案)，从而完成海报模板画像的生成，以通过海报模板画像建立图片与海报模板之间、图片与文案之间的关系。
S103，获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值。
即言，当用户需要进行海报的制作时，首先，获取当前用户上传的图片信息，并通过图片矢量化模型对用户上传的图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中图片对应的矢量值。
作为一种示例，图片矢量化模型为img2vector模型，在获取到用户上传的图片信息之后，将图片信息输入到img2vector模型，以通过img2vector模型提取每张图片对应的vector，以完成图片信息中图片所对应的矢量值的获取。
S104，统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐。
也就是说，在根据用户上传的图片信息获取对应图片的矢量值之后，对图片信息中的图片所对应的矢量值和素材信息中每张图片的矢量值之间的相似度进行统计，并根据统计得到的两者之间的相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板的选择，以及将最终选择的海报模板推荐给用户。
其中，统计图片信息中图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度的方式可以有多种。
作为一种示例，根据图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值计算图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的cosine距离；根据cosine距离进行相似度排序，其中，cosine距离越大，相似度越高。
作为另一种示例，当图片矢量化模型为img2vector模型时，当需要进行图片A和图片 B之间的相似度过程中，首先，将图片A和图片B输入到img2vector模型中，以提取图片 A对应的矢量值vector1和图片B对应的矢量值vector2；然后，计算vector1和vector2 之间的cosine距离，其中，计算所得的cosine距离的值在[0,1]之间，当cosine距离的值越大，则表示图片A和图片B之间的相似度越高。
综上所述，根据本发明实施例的海报模板推荐方法，首先，建立图片矢量化模型；然后，获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；接着，获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；然后，统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐；从而实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
在一些实施例中，如图2所示，为了提高本发明实施例所提出的海报模板推荐方法在推荐海报模板时，最终选定的海报模板与用户提供的信息之间的匹配度，该海报模板推荐方法包括以下步骤：
S201，建立图片矢量化模型。
S202，获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系。
其中，素材信息至少包括图框数量、识别码数量，即言，素材信息中包含了各海报模板可容纳图片的图框的数量，以及可容纳的识别码的数量，从而在根据素材信息进行海报模板画像的构建之后，所构建的海报模板画像中包含了海报模板与图框数量和识别码数量之间的对应关系。
其中，识别码的设置方式可以有多种，例如，二维码、三维码、条形码等，在此不对识别码的具体体现形式进行限定。
S203，获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值。
S204，根据当前用户上传的图片信息中的图片数量和识别码图片对待推荐的海报模板进行初步筛选。
也就是说，在获取到用户上传的图片信息之后，进一步判断用户上传的图片信息中所包含的图片数量和识别码图片数量，并且，根据图片数量和识别码图片数量对海报模板进行初步的筛选，以选取其中具有相应图片框数量和识别码容纳数量的海报模板；以使得最终选取的海报模板与用户上传的信息之间的匹配度更高。
S205，统计图片信息中的图片所对应的矢量值与初步筛选后海报模板所对应的每张图片的矢量值之间的相似度。
也就是说，在对海报模板进行初步筛选之后，根据计算所得用户上传的图片信息中的图片所对应矢量值和初步筛选后海报模板所对应的每张图片的矢量值进行两者之间的相似度的统计。
S206，根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐。
综上所述，根据本发明实施例的海报模板推荐方法，首先，建立图片矢量化模型；接着，获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；然后，获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；接着，根据当前用户上传的图片信息中的图片数量和识别码图片对待推荐的海报模板进行初步筛选；然后，统计图片信息中的图片所对应的矢量值与初步筛选后海报模板所对应的每张图片的矢量值之间的相似度；接着，根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐；从而，能够进一步提高最终推荐的海报模板与用户所上传的信息之间的匹配度。
为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有海报模板推荐程序，该海报模板推荐程序被处理器执行时实现如上述的海报模板推荐方法。
根据本发明实施例的计算机可读存储介质，通过存储海报模板推荐程序，这样海报模板推荐程序在被处理器执行时实现如上述的海报模板推荐方法，实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上述的海报模板推荐方法。
根据本发明实施例的计算机设备，通过处理器执行上述海报模板推荐程序，实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
为了实现上述实施例，本发明实施例还提出了一种海报模板推荐装置，如图3所示，该海报模板推荐装置包括：模型训练模块10、第一获取模块20、海报模板画像模块30、第二获取模块40和推荐模块50。
其中，模型训练模块10用于建立图片矢量化模型。
优选地，模型训练模块通过多标签的形式进行训练，以建立图片矢量化模型。
第一获取模块20用于获取用户制作海报模板的素材信息，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值。
海报模板画像模块30用于根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系。
第二获取模块40用于获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值。
推荐模块50用于统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐。
在一些实施例中，推荐模块50进一步用于根据图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值计算图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的cosine 距离，并根据cosine距离进行相似度排序，其中，cosine距离越大，相似度越高。
在一些实施例，如图4所示，为了进一步提高最终推荐的海报模板与用户上传的信息之间的匹配度，该海报模板推荐装置还包括：筛选模块60，其中，素材信息还包括图框数量和识别码，筛选模块60用于，在根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐之前，根据当前用户上传的图片信息中的图片数量和识别码图片对待推荐的海报模板进行初步筛选。
需要说明的是，上述关于图1中海报模板推荐方法的描述同样适用于该海报模板推荐装置，在此不做赘述。
综上所述，根据本发明实施例的海报模板推荐装置，设置模型训练模块对图片矢量化模型进行监理；设置第一获取模块对用户制作海报模板的素材信息进行获取，并根据图片矢量化模型对素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值；设置海报模板画像模块根据每张图片的矢量值进行海报模板画像，从而建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；设置第二获取模块获取当前用户上传的图片信息，并根据图片矢量化模型对图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得图片信息中的图片所对应的矢量值；推荐模块，用于统计图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐；从而实现海报模板与素材信息的快速匹配，节约用户在海报制作过程中所耗费的时间，提高海报制作效率，同时，提高海报模板与用户提供的素材信息之间的匹配度。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和 /或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不应理解为必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种海报模板推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立图片矢量化模型；
获取用户制作海报模板的素材信息，并根据所述图片矢量化模型对所述素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值，以及根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；
获取当前用户上传的图片信息，并根据所述图片矢量化模型对所述图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得所述图片信息中的图片所对应的矢量值；
统计所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据所述相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐。
2.如权利要求1所述的海报模板推荐方法，其特征在于，统计所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，包括：
根据所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值计算所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的cosine距离；
根据所述cosine距离进行相似度排序，其中，所述cosine距离越大，所述相似度越高。
3.如权利要求1所述的海报模板推荐方法，其特征在于，所述素材信息还包括图框数量和识别码，其中，在根据所述相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐之前，还根据当前用户上传的图片信息中的图片数量和识别码图片对待推荐的海报模板进行初步筛选。
4.如权利要求1-3中任一项所述的海报模板推荐方法，其特征在于，通过多标签的形式进行训练，以建立所述图片矢量化模型。
5.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有海报模板推荐程序，该海报模板推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的海报模板推荐方法。
6.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1-4中任一项所述的海报模板推荐方法。
7.一种海报模板推荐装置，其特征在于，包括：
模型训练模块，用于建立图片矢量化模型；
第一获取模块，用于获取用户制作海报模板的素材信息，并根据所述图片矢量化模型对所述素材信息中的图片进行矢量化处理，以获得每张图片的矢量值；
海报模板画像模块，用于根据每张图片的矢量值进行海报模板画像以建立图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系；
第二获取模块，用于获取当前用户上传的图片信息，并根据所述图片矢量化模型对所述图片信息中的图片进行矢量化处理，以获得所述图片信息中的图片所对应的矢量值；
推荐模块，用于统计所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的相似度，并根据所述相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐。
8.如权利要求7所述的海报模板推荐装置，其特征在于，所述推荐模块进一步用于，根据所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值计算所述图片信息中的图片所对应的矢量值与每张图片的矢量值之间的cosine距离，并根据所述cosine距离进行相似度排序，其中，所述cosine距离越大，所述相似度越高。
9.如权利要求7所述的海报模板推荐装置，其特征在于，还包括筛选模块，其中，所述素材信息还包括图框数量和识别码，所述筛选模块用于，在根据所述相似度、图片与海报模板之间的关系以及图片与文案之间的关系进行海报模板推荐之前，根据当前用户上传的图片信息中的图片数量和识别码图片对待推荐的海报模板进行初步筛选。
10.如权利要求7-9中任一项所述的海报模板推荐装置，其特征在于，所述模型训练模块通过多标签的形式进行训练，以建立所述图片矢量化模型。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111192344A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-22 | 网娱互动科技(北京)股份有限公司 | 一种自动替换文字和图片生成海报的方法 |
| CN111242691A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-05 | 广东博智林机器人有限公司 | 广告海报的生成方法、装置、存储介质及终端设备 |
| CN111462281A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 北京创鑫旅程网络技术有限公司 | 海报生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111986083A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-24 | 上海阿几网络技术有限公司 | 一种图像自动组合的方法和装置 |
| CN112102445A (zh) * | 2020-11-17 | 2020-12-18 | 深圳市房多多网络科技有限公司 | 楼盘海报制作方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112215916A (zh) * | 2020-09-25 | 2021-01-12 | 大方众智创意广告(珠海)有限公司 | 设计图生成方法、装置及电子设备 |
| CN113642059A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-12 | 稿定（厦门）科技有限公司 | 一种平面设计的尺寸拓展方法及装置 |
| CN114489895A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-05-13 | 北京皮尔布莱尼软件有限公司 | 批量海报生成方法、装置、设备及介质 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010120101A2 (ko) * | 2009-04-13 | 2010-10-21 | (주)미디어레 | 역 벡터 공간 모델을 이용한 키워드 추천방법 및 그 장치 |
| US20120324343A1 (en) * | 2011-06-20 | 2012-12-20 | Ronald Steven Cok | Multi-element image templates |
| CN107622518A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-01-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图片合成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN108428159A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-08-21 | 多盟睿达科技（中国）有限公司 | 一种基于模板制作广告的方法及系统 |
| CN108595596A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-09-28 | 厦门启尚科技有限公司 | 一种图像相似度检索方法 |
| CN108986026A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-12-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种图片拼接方法、终端及计算机可读存储介质 |
-
2019
- 2019-05-10 CN CN201910389540.6A patent/CN110148198A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2010120101A2 (ko) * | 2009-04-13 | 2010-10-21 | (주)미디어레 | 역 벡터 공간 모델을 이용한 키워드 추천방법 및 그 장치 |
| US20120324343A1 (en) * | 2011-06-20 | 2012-12-20 | Ronald Steven Cok | Multi-element image templates |
| CN107622518A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-01-23 | 广东欧珀移动通信有限公司 | 图片合成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN108595596A (zh) * | 2018-04-19 | 2018-09-28 | 厦门启尚科技有限公司 | 一种图像相似度检索方法 |
| CN108428159A (zh) * | 2018-05-08 | 2018-08-21 | 多盟睿达科技（中国）有限公司 | 一种基于模板制作广告的方法及系统 |
| CN108986026A (zh) * | 2018-06-25 | 2018-12-11 | 努比亚技术有限公司 | 一种图片拼接方法、终端及计算机可读存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 袁璐等: "基于深度学习的电影海报推荐系统", 《现代电影技术》 * |
Cited By (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111192344A (zh) * | 2019-12-06 | 2020-05-22 | 网娱互动科技(北京)股份有限公司 | 一种自动替换文字和图片生成海报的方法 |
| CN111242691A (zh) * | 2020-01-14 | 2020-06-05 | 广东博智林机器人有限公司 | 广告海报的生成方法、装置、存储介质及终端设备 |
| CN111462281A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 北京创鑫旅程网络技术有限公司 | 海报生成方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111986083A (zh) * | 2020-07-29 | 2020-11-24 | 上海阿几网络技术有限公司 | 一种图像自动组合的方法和装置 |
| CN112215916A (zh) * | 2020-09-25 | 2021-01-12 | 大方众智创意广告(珠海)有限公司 | 设计图生成方法、装置及电子设备 |
| CN112102445A (zh) * | 2020-11-17 | 2020-12-18 | 深圳市房多多网络科技有限公司 | 楼盘海报制作方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN112102445B (zh) * | 2020-11-17 | 2021-02-12 | 深圳市房多多网络科技有限公司 | 楼盘海报制作方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| CN113642059A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-12 | 稿定（厦门）科技有限公司 | 一种平面设计的尺寸拓展方法及装置 |
| CN114489895A (zh) * | 2022-01-14 | 2022-05-13 | 北京皮尔布莱尼软件有限公司 | 批量海报生成方法、装置、设备及介质 |
| CN114489895B (zh) * | 2022-01-14 | 2024-04-12 | 北京皮尔布莱尼软件有限公司 | 批量海报生成方法、装置、设备及介质 |
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