CN113297520A - 页面设计辅助处理方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了页面设计辅助处理方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取页面设计的目标信息；从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；根据所述目标设计素材以及目标布局方式，确定推荐的设计方案。通过本申请实施例，能够提升前端界面的设计效率。

Description

页面设计辅助处理方法、装置及电子设备

技术领域

本申请涉及界面辅助设计技术领域，特别是涉及页面设计辅助处理方法、装置及电子设备。

背景技术

对于应用程序(App)或者网页等而言，前端界面(UI)的视觉效果会带给用户比较直观的心理感受，在进行前端页面设计时，主调色的选取、相关视觉元素的布局等直接影响页面设计的整体风格。另外，前端界面的视觉效果还是向外界进行理念传递的一个重要手段，因此，前端页面设计是非常重要的。

传统的前端界面研发链路为：产品工程师提出具体的需求和相应的目标，设计师根据需求和目标得到设计意图，进行相应的设计，包括素材的选择、布局等，并产出设计稿；之后再由代码工程师将设计稿进行代码还原。但是，为了解决了不同人群对于不同视觉效果的偏好性问题，一些应用层下或者网页为用户推出了视觉上“千人千面”的解决方案。也即，同一个界面或者同一个模块，在面向不同的人群用户时，可以展示出不同的视觉效果。例如，面向老年人用户时，视觉效果可以是比较简约的风格，字体可以比较大，而面向年轻人用户时，则可以采用比较活泼、时尚的风格，等等。

但是，在向不同人群推荐不同视觉效果的链路中，设计师的负担是比较重的。在以往，设计师只需要针对一次需求设计一个视觉稿，然而现在因为需要实现“千人千面”，因此，设计师需要针对一个界面或者一个模块设计多个样式和风格，产出多份设计稿，之后再分别生成视觉代码。尤其是商品对象信息服务等系统中，涉及的各类界面数量非常多，并且可能经常推出各种营销活动，每次营销活动都需要进行界面视觉效果的设计，再结合前述面向不同人群设计多种不同视觉效果的需求，设计师的负担会更重，并且，效率很低。

因此，如何提升前端界面的设计效率，成为需要本领域技术人员解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了页面设计方案推荐方法、装置及电子设备，能够提升前端界面的设计效率。

本申请提供了如下方案：

一种页面设计辅助处理方法，包括：

获取页面设计的目标信息；

从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

根据所述目标设计素材以及目标布局方式，确定推荐的设计方案。

一种页面设计辅助处理方法，包括：

获取页面设计的目标信息；

对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

通过将所提取到的特征与多个历史设计目标对应的特征进行相似性比对，确定与所述页面设计的目标信息的相似度符合条件的历史设计目标；

根据所述符合条件的历史设计目标对应的历史设计方案，确定推荐的设计方案。

一种页面设计辅助处理方法，包括：

提供用于进行页面设计的界面，所述界面中包括用于获取推荐的设计方案的操作选项；

通过所述操作选项接收到操作请求后，接收输入的页面设计的目标信息；

根据所述页面设计的目标信息，提供推荐的设计方案，所述推荐的设计方案是根据与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式生成的。

一种页面设计算法模型的处理方法，包括：

获取历史设计记录，所述历史设计记录包括多个历史设计目标以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括设计素材以及布局方式信息；

获取设计素材集合以及布局方式集合；

对所述历史设计目标进行特征提取；

利用所提取到的特征、所述设计素材集合、布局方式集合以及对应的历史设计方案的信息，完成对目标算法模型的训练。

一种页面设计辅助处理装置，包括：

设计目标获取单元，用于获取页面设计的目标信息；

确定单元，用于从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

推荐设计方案确定单元，用于根据所述目标设计素材以及目标布局方式，确定推荐的设计方案。

一种页面设计辅助处理装置，包括：

设计目标获取单元，用于获取页面设计的目标信息；

特征提取单元，用于对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

相似性对比单元，用于通过将所提取到的特征与多个历史设计目标对应的特征进行相似性比对，确定与所述页面设计的目标信息的相似度符合条件的历史设计目标；

推荐设计方案确定单元，用于根据所述符合条件的历史设计目标对应的历史设计方案，确定推荐的设计方案。

一种页面设计辅助处理装置，包括：

界面提供单元，用于提供用于进行页面设计的界面，所述界面中包括用于获取推荐的设计方案的操作选项；

目标接收单元，用于通过所述操作选项接收到操作请求后，接收输入的页面设计的目标信息；

推荐设计方案提供单元，用于根据所述页面设计的目标信息，提供推荐的设计方案，所述推荐的设计方案是根据与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式生成的。

一种页面设计算法模型的处理装置，包括：

历史设计记录获取单元，用于获取历史设计记录，所述历史设计记录包括多个历史设计目标以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括设计素材以及布局方式信息；

集合获取单元，用于获取设计素材集合以及布局方式集合；

特征提取单元，用于对所述历史设计目标进行特征提取；

模型训练单元，用于利用所提取到的特征、所述设计素材集合、布局方式集合以及对应的历史设计方案的信息，完成对目标算法模型的训练。

根据本申请提供的具体实施例，本申请公开了以下技术效果：

在本申请实施例中，可以预先获取可选的设计素材集合以及布局方式集合，在确定出设计目标信息后，可以从所述设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式，进而可以生成完整的设计方案以用于向用户进行推荐。通过该方案，可以自动确定出符合页面设计目标的布局和设计素材组合，进而生成完整的设计方案。这样，使得推荐的结果可以是完整的设计方案，设计师用户只需要在该设计方案基础上进行修改或者微调之后即可用于交付，甚至可以直接进行交付，因此，可以提升页面设计的效率。

在可选的实施方式中，可以基于以往大量设计稿的经验学习实现设计方案的自动生成算法模型，然后基于算法模型为具体的页面设计的目标信息确定匹配的目标设计素材以及目标布局方式。由于在学习的过程中，利用了历史设计方案与历史设计目标、设计素材以及布局方式等三者之间的对应关系，甚至还可以考虑到设计师用户的个人风格、习惯等因素进行推荐，因此，有利于使得推荐的设计方案更符合实际设计过程中的需求。

当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的系统架构的示意图；

图2是本申请实施例提供的第一方法的流程图；

图3是本申请实施例提供的界面示意图；

图4是本申请实施例提供的设计流程统的示意图；

图5是本申请实施例提供的第二方法的流程图；

图6是本申请实施例提供的第三方法的流程图；

图7是本申请实施例提供的第三方法的流程图；

图8是本申请实施例提供的第一装置的示意图；

图9是本申请实施例提供的第二装置的示意图；

图10是本申请实施例提供的第三装置的示意图；

图11是本申请实施例提供的第四装置的示意图

图12是本申请实施例提供的电子设备的示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中，为了提升前端界面的设计效率，提供了相应的辅助设计方案。在该方案中，可以预先保存可选的设计素材集合以及布局方式集合。在具体进行辅助设计时，可以由用户输入具体的设计目标信息，包括需求文档、设计意图等等，之后，系统便可以从具体的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式，并根据所述目标设计素材以及目标布局方式，确定推荐的设计方案。之后，用户可以在该推荐的设计方案基础上进行进一步的设计，或者直接进行交付，以此提升效率。

其中，设计素材具体可以是指页面设计的基础元素，按照粒度可以分为元件、基础组件、模块等。布局方式具体可以包括图层、设计素材在图层中的分布、排列情况、展示样式等。通过将具体的设计素材按照一定的布局方式进行布局，可以形成一套具体的设计方案。本申请实施例提供的辅助设计方案，就是根据用户输入的页面设计的目标信息，自动进行目标设计素材以及目标布局方式的选取，并生成对应的设计方案以用于向用户进行推荐。

具体的，在确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式时，可以有多种方式。在其中一种方式下，可以利用历史设计记录作为训练样本，训练出算法模型。这样，可以将设计目标信息输入到该算法模型中，从而自动为具体的设计目标匹配出适合的设计素材以及布局方式，进而可以生成对应的设计方案。

其中，具体在利用算法模型进行训练以及预测时，考虑到具体的页面设计链路通常是首先确定出设计目标(具体可以包括需求文档、设计意图、需要包含或者排除的设计素材，等等)，然后由设计师用户基于具体的设计目标进行设计素材的选择，布局方式的确定，等等。因此，在历史设计记录数据中，不仅可以将具体的设计方案保存下来，而且还可以将具体对应的设计目标保存下来，因此，可以获取到历史设计方案与设计目标之间的对应关系；另一方面，具体的设计方案通常可以以一定格式的文件形式存在，其中可以提取出具体包含的设计素材、布局方式等信息，因此，还可以获取到设计方案与设计素材、布局方式信息之间的对应关系。这样，通过上述两个方面的对应关系，可以建立起历史设计目标、历史设计方案与设计素材以及布局方式这三者之间的对应关系。进而可以利用上述三者之间的对应关系，进行算法模型的训练。具体训练时，首先可以选择适合的算法模型，并对涉及到的参数集合进行初始化。

另外，可以根据具体的历史设计目标生成对应的特征向量，该步骤可以通过具体的特征提取模型等来实现。之后，可以将这种特征向量作为算法模型的输入，以对应的历史设计方案作为目标，通过构造损失函数等方式，通过多轮的迭代以及参数的调整，使损失函数的函数值逐渐减小，直到达到一定的目标时，则结束迭代，从而确定出参数集合中各个参数的参数值，完成算法模型的训练。

在完成算法模型的训练之后，便可以利用该算法模型自动生成具体页面设计目标对应的设计方案。具体的，首先可以确定出所需的页面设计目标(例如，可以为设计师用户提供用于输入设计目标的界面，等等)，并生成对应的特征向量，之后，可以将特征向量输入到上述算法模型中，便可以获取到推荐的设计素材以及布局方式信息，进而可以根据具体的设计素材以及布局方式信息生成具体的设计方案，相对于设计师手动进行设计素材的选择、图层选择、字体设置、位置调整等操作生成设计方案的方式而言，可以有效提升设计方案的交付效率。

从系统架构角度而言，本申请实施例可以为设计师用户提供界面辅助设计工具，该工具可以在设计师用户关联的终端设备中运行，在一种实现方式下，该工具还可以关联有预先训练完成的算法模型。该算法模型可以直接内置于该工具中。或者，如图1所示，该自动设计工具也可以以服务端-客户端的模式存在，具体的，可以由服务端进行算法模型的训练，并下发至客户端中。这样，在算法模型发生更新时，还可以通过服务端重新向客户端进行下发的方式，实现对端侧算法模型的同步更新。或者，具体的算法模型还可以仅保存在服务端，此时，设计师用户可以通过客户端输入具体的设计目标信息，包括需求文档，设计意图，需要包括或排除的设计素材等信息，之后，客户端可以将具体的设计目标信息提交到服务端，由服务端根据利用具体的算法模型进行设计素材以及布局方式的预测，并生成具体的设计方案，之后可以将设计方案返回给客户端进行展示，等等。其中，客户端具体可以以独立的应用程序形式存在，或者，还可以以Web页面等形式存在，这里不进行限定。

下面对本申请实施例提供的具体实现方案进行详细介绍。

实施例一

该实施例一首先从上述服务端的角度，提供了一种页面设计辅助处理方法，参见图2，该方法具体可以包括：

S201：获取页面设计的目标信息；

如前文所述，具体的设计目标信息可以通过多种维度上的信息来进行表达，例如，具体可以包括通过文本形式的信息表达的设计需求文档，或者，还可以包括通过标签词(例如，可以包括“复杂”、“简单”、“平庸”等标签词)进行描述的设计意图信息，或者，还可以包括通过输入或者选择的图像形式的信息描述的需要包括或排除的设计素材，等等。具体实现时，可以通过客户端为设计师用户提供用于输入上述各类设计目标信息的界面，其中可以包括用户上传具体需求文档的文本输入控件，用于上传设计素材图片的图片输入控件，另外还可以提供多种可选的标签词，以使得设计师用户选择具体所需的设计意图，等等。

其中，关于具体的需求文档，其中主要可以用于通过文本形式的信息对具体的页面设计的需求进行描述。例如，某需求文档中可以包括“需求背景”、“需求内容”、“需求详情”等多个标题，分别用于对具体的设计需求进行描述。其中，需求背景部分可以对当前界面的设计背景进行描述，例如，在商品对象信息服务系统中，某界面具体可以是系统为用户提供的“积分年终回馈”活动的首页，则需求背景部分可以对该活动的名称、可兑换的用户权益的类别、数量等进行描述。在需求内容部分可以包括界面中需要展示的文案、图片等。需求详情可以包括具体需要展示或优化的组件，例如，在上述例子中，可能需要对“跑秒”组件进行优化，“权益兑换”组件进行优化，等等。其中，由于“跑秒”、“权益兑换”等功能可以在多个界面中都需要使用，而需要通过多个具体的元素才能组合出具有“跑秒”、“权益兑换”等功能，因此，可以将这些元素进行组合，生成组件，这样，可以通过在后续的设计中可以复用这些组件，以此提升设计效率。当然，在每次具体的页面设计中复用上述组件时，还可以根据具体场景需求等的不同，对具体的组件进行优化。上述需求详情中就可以对需要使用或者优化的组件进行描述。本申请实施例中，可以通过这种需求文档信息，获取到具体的设计目标。

需要说明的是，在具体实现时，具体的设计目标可以包括上述通过文本形式的信息描述的需求信息、通过标签词进行描述的设计意图信息、通过图像形式的信息描述的所需包括或排除在外的设计素材信息中的一项或多项。也即，如果只有需求文档，而不提供具体的设计意图、需要包括或排除的设计素材等信息，也可以直接通过该需求文档确定设计目标。或者，如果只有设计意图，而不提供需求文档，也可以将仅根据设计意图信息确定具体的设计目标，等等。当然，在具体实现时，设计目标信息包含的信息越丰富，最终生成的设计方案会越接近具体的需求，如果设计目标信息不够丰富，则也可以生成大致的设计方案，由设计师用户等向其中添加其他设计元素即可。

另外需要说明的是，具体实现时，还可以根据具体所需设计的界面的特征对设计目标进行推荐。例如，可以根据关联的店铺对象的类型等、历史设计记录等，对所需包括或排除在外的设计素材信息进行推荐，等等。其中，关于具体的店铺对象的类型信息、历史设计记录等，可以是预先输入到系统中，具体可以以文本内容等形式存在，系统可以通过对具体的文本内容进行自然语言处理(NLP)等处理，从而分析出其可能所需的设计目标。

此外，在获取设计目标时，还可以与具体的需求方用户进行交互，例如，在某商品对象信息系统中，需求方用户是某个卖家用户，具体需要对其关联的店铺对象的首页等界面进行设计。此时，可以在系统中提供用于与需求方用户进行交互的操作入口，从而可以通过与需求方用户进行交互，获取到具体的设计需求等信息，进而辅助确定出具体的设计目标。

S202：从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

其中，设计素材集合可以简称为素材池，布局方式集合可以简称为布局池。顾名思义，其中可以分别保存有多个可选的设计素材，以及多种可选的布局方式。具体实现时，具体的素材池以及布局池可以是根据系统中已经定义好的可选素材、布局方式等进行确定的。例如，系统中定义了100种素材，50种布局方式，则素材集合中就可以包括该100种素材，布局方式集合中就可以包括该50种布局方式，等等。后续就可以是从具体的素材池以及布局池中，确定出符合具体页面设计目标的设计素材以及布局方式，进而生成具体的设计方案。当然，在实际应用中，还可以对这种素材池和/或布局池中的内容进行更新，或者重新排序。例如，当收集到新的设计素材时，可以添加到素材池中，等等。

在确定出设计目标信息后，可以从所述设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。其中，如前文所述，该步骤的具体实现方式可以有多种。例如，一种方式下，可以预先为各种设计素材、布局方式等添加标签，具体的标签可以用于表明具体素材或布局方式所适用的场景等信息。这样，可以根据具体设计目标信息与具体素材或布局方式的标签词之间的匹配结果，为具体的设计目标信息确定匹配的目标素材以及目标布局方式。

或者，另一种较为优选的方式下，还可以通过预先训练获得的模型，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。在该方式下，由于具体的设计目标信息通常可以通过文本形式的信息、图像形式的信息、标签词形式的信息等进行表达，因此，为了便于具体的算法模型进行处理，还可以根据具体接收到的设计目标信息进行特征提取，之后，可以将提取到的特征信息作为算法模型的输入信息，以获得符合具体设计目标的设计素材以及布局方式信息。

其中，具体提取到的特征可以有多种表达方式，在其中一种方式下，为了便于具体的算法模型进行运算，具体的特征可以以特征向量的形式存在。也即，在根据各种设计目标信息进行特征提取后，可以生成具体的特征向量，然后将特征向量输入到算法模型中进行运算。

其中，在根据设计目标信息生成特征向量时，根据具体设计目标信息的信息内容或格式的不同，可以有不同的处理方式。例如，如果具体的设计目标信息中包括文本形式的信息，则可以利用文本特征提取算法对所述文本形式的信息进行文本特征提取，以用于生成所述特征向量。具体的，由于文本形式的信息通常由文档组成，文档可以表示单词、句子甚至是文本的段落。文本数据固有的非结构化(没有格式整齐的数据列)和嘈杂的特性使得机器学习方法更难直接处理原始文本数据。因此，可以首先从文本数据中提取有意义的特征，组成特征向量，这些特征可以很容易地用于构建机器学习或深度学习模型。具体的，现有技术中存在一些流行的和有效的策略来处理文本数据，并从中提取有意义的特征，这些特征可以用于下游的机器学习系统。例如，词袋模型，它将非结构化文本(或任何其他数据)表示为数值向量，这样向量的每个维度都是一个特定的特性\属性，也即文档被转换成数字向量，每个文档都由特征矩阵中的一个向量(行)表示。另外，还可以包括TF-IDF(Termfrequency–inverse document frequency，词频-逆文本频率指数)模型等，也可以用于对文本数据进行特征提取，这里不再一一介绍。

另外，如果设计目标信息中包括所需包括或排除在外的设计素材信息，由于这种信息通常是通过输入或选择的图像信息来进行指定，因此，可以利用图像特征提取算法对所述目标图像进行图像本特征提取，以用于生成所述特征向量。具体的图像特征提取算法也可以有多种，例如，方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。具体的，该算法首先可以将图像分成小的连通区域，可以将其称为“细胞单元”。然后采集细胞单元中各像素点的梯度的或边缘的方向直方图。最后把这些直方图组合起来就可以构成特征描述器。另外，LBP(Local Binary Pattern，局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。LBP的应用中，如纹理分类、人脸分析等，一般不会将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别，等等。

再者，如果页面设计的目标信息中包括通过标签词表达的设计意图信息，则可以直接根据标签词以及预先确定的向量结构信息生成所述特征向量。例如，具体首先时，可以根据可能出现的标签词的总量等确定向量长度(具体的向量长度可以由向量维度数量来确定，例如，对于一个n维向量，其长度为n，等等)，向量中的每个维度可以与一个具体的标签词相对应。对于一个具体的设计目标，如果其设计意图中包括某个标签词，则可以将该向量中在该标签词对应维度上的取值置为1，否则为0。这样，这样，对于各种不同的设计目标，都可以得到长度相等、在各个维度上的取值不尽相同的特征向量，等等。

在通过上述步骤获得具体设计目标对应的特征向量之后，可以作为算法模型的输入，从而通过算法模型确定符合设计目标的多个设计素材以及布局方式信息。其中，如果同一设计目标中包括文本数据、图像数据、标签词等多种不同类别的信息，则可以分别进行上述文本特征的提取、图像特征的提取、标签词向量的生成等，得到多个不同的特征向量，之后，可以将这些特征向量作为算法模型的输入进行计算。

其中，由于在对算法模型进行训练时，可以以历史设计记录作为训练样本，并且可以从历史设计记录提取出历史设计目标与历史设计方案之间的对应关系，以及历史设计方案中与所使用的设计素材以及布局方式信息之间的对应关系，因此，具体所训练出的算法模型中，可以根据具体的设计目标，预测出符合该设计目标的设计素材以及对应的布局方式信息，进而可以根据具体的设计素材以及布局方式生成具体的设计方案。

需要说明的是，在实际应用中，具体界面的设计方案除了与设计目标有关，还可能与设计师用户的个人风格、习惯等有关，也就是说，对于相同的设计目标信息，不同的设计师用户具体生成的设计方案可能是不同的。因此，在具体实现时，还可以确定出具体设计师用户的信息，并根据该设计师用户的历史设计记录等信息，提取设计师用户的行为数据等信息，包括习惯使用的设计素材，习惯的布局方式特征等等，并以此生成设计师用户对应的特征向量。之后，该设计师用户对应的特征向量也输入到算法模型中进行计算。

另外需要说明的是，在具体实现时，本申请实施例中提供的算法模型可以是通用的，这种通用性可以体现在一个系统范围内，甚至还可以在跨系统的范围内进行通用，具体可以根据模型训练时所收集的训练样本的范围而定。但是，对于一些规模比较大的信息系统，可能会存在功能域的概念，也即，系统中可以划分为多个功能域，不同的功能域可以对应实现不同的功能。例如，某商品对象信息系统中，其中包括的功能域数量可能会非常多，具体可以包括提供团购类服务的功能域，提供精选商品对象信息服务的功能域，等等。不同的功能域由于功能不同，面向的用户群体不同，所需向用户传达的理念，所需营造的氛围等都可能会有所不同；而同一功能域内包括的多个界面或者模块在上述各方面则往往具有比较高的相似性，因此，在进行页面设计时，使用的设计素材，布局方式等都具有比较高的相似性。换言之，对于每一个功能域，都可能有独特的心智，设计师也可能有相应的设计风格，以及设计风格对应的设计语言。因此，在通过历史设计记录的经验进行新的设计方案的生成的过程中，相同或者相似功能域内的历史设计记录，对于该功能域内新的设计目标具有比较高的参考性或者借鉴价值，否则可能参考性不强，甚至可能带来噪音。

因此，在可选的实施方式中，可以分别在具体的功能域范围内进行第一算法模型的训练，这样，使得具体的训练得到的第一算法模型还可以关联有功能域信息。所以未来在设计师用户在现有的功能域或者一个新的但是与现有功能域可以以某种方式表达出关系的情况下，可以自动推荐相关的设计素材以及布局方式等信息。具体的，在利用第一算法模型进行预测时，还可以根据所述页面设计目标关联的功能域信息进行第一算法模型的选择，以用于进行所述设计素材以及布局方式信息的推荐。其中，关于具体设计目标关联的功能域信息可以由设计师用户等进行指定，或者，还可以根据具体的需求文档中的信息等自动确定出当前的设计目标所关联的功能域，等等。

其中，如果不存在与所述页面设计目标关联的功能域对应的第一算法模型，则还可以获取所述页面设计目标关联的功能域的特征向量。之后，可以通过特征向量相似度计算的方式，确定与所述页面设计目标关联的功能域相似或相近的功能域，以便利用所述相似或相近的功能域对应的第一算法模型进行所述设计素材以及布局方式信息的推荐。

S203：根据所述目标设计素材以及目标布局方式，确定推荐的设计方案。

在确定出目标设计素材以及布局方式信息之后，便可以基于具体的设计素材以及布局方式信息，生成具体的设计方案，以用于向用户进行推荐。也就是说，在本申请实施例中，可以根据用户所需的设计目标，确定出对应的布局信息和设计素材的组合，进而生成完整的设计方案，并以具体的设计方案为单位提供具体的预测结果。从设计师用户角度而言，在其输入具体的设计目标信息之后，系统便可以自动为其生成设计方案，之后，设计师用户只需要在该设计方案基础上进行一些修改或者微调等处理，即可用于交付，甚至可能存在直接可以用于交付的情况，从而提升页面设计的效率。

其中，具体在生成设计方案时，具体的设计方案可以以某种设计工具对应文档格式的设计稿形式存在。具体的设计工具中，通常可以提供图层功能，在传统的设计过程中，设计师用户可以创建多个图层，分别在多个不同的图层中添加具体的设计素材，并通过多个图层的设计结果组合在一起，生成具体的设计稿。这样，可以实现不同图层之间的解耦，在需要对某个图层进行修改时，其他图层不会受到影响。在这种情况下，可以根据所述推荐的设计素材以及布局方式信息，确定至少一个图层、所述图层关联的设计素材以及设计素材在对应图层中的展示属性信息，以用于生成所述推荐的设计方案。

另外，在向用户展示具体推荐的设计方案结果时，还可以在关联的设计工具中，按照所述设计方案中包括的所述至少一个图层、所述图层关联的设计素材以及设计素材在对应图层中的展示属性信息，对所述推荐的设计方案进行展示。也即，具体展示出的设计结果中，也可以包括多个图层，每个图层中可以分布有一个或多个具体的设计素材。例如，在提供了某个“页面1”的设计方案后，可以在如图3所示的界面中进行展示。并且，可以按照具体设计方案中包括的图层及图层之间的层级关系等，在界面的左侧提供图层列表，选中其中某个图层之后，可以仅对该图层中涉及到的内容进行展示。再者，为了便于对推荐的设计方案进行修改或者调整处理，还可以提供用于对所述推荐的设计方案进行编辑的操作选项，以便在所述推荐的设计方案基础上进行编辑操作。

通过前述方式，可以实现设计方案的自动生成，而在具体进行页面设计的链路中，除了在设计准备阶段确定出具体的设计目标信息，并在设计阶段完成设计方案的设计(在本申请实施例中可以利用具体的算法模型实现自动设计)之外，在生成所述设计方案后，通常还需要对所述设计方案的交付质量进行评判。其中，具体的交付质量评判可以包括对界面的整体观感、是否符合设计目标、是否符合设计原则等方面进行评判。在传统的实现方案中，上述对交付质量进行评判的过程也通常是通过人工的方式来进行的，因此，同样存在效率低下的问题。为此，在本申请实施例中，还可以在系统自动生成具体的设计方案之后，自动对所述设计方案的交付质量进行评判，并提供关于所述设计方案的交付质量评判结果，以此降低人工评判的工作量，在交付质量评判阶段提升效率。

也就是说，如图4所示，具体的界面辅助设计工具中，除了可以包括具体的设计方案推荐模块之外，还可以包括设计方案编辑模块以及交付质量评判模块。具体的设计流程中，在根据接收到的设计目标信息，确定出可以用于推荐的设计方案之后，可以提供给设计方案编辑模块进行展示，设计师用户还可以在推荐的设计方案基础上进行进一步的微调等编辑操作。之后，生成具体的设计稿，在对具体设计稿交付之前，还可以通过交付质量评判模块对交付稿进行评判。在评判符合交付条件之后再进行交付，以提升具体设计稿的交付质量。

其中，具体在进行交付质量评判时，可以在包括整体观感、是否符合设计目标、是否符合设计原则等在内的多个方面进行评判。其中，在进行整体观感评判时，可以通过将所述设计方案输入到第二算法模型中，获得所述设计方案在整体观感方面的交付质量。其中，具体的第二算法模型可以是根据历史设计方案以及对应的整体观感标注信息进行训练得到的。也就是说，在进行第二算法模型的训练时，可以将大量的历史设计方案以及对应的整体观感标注信息作为训练样本，其中，标注信息可以包括“好”、“不好”等标签，具体可以通过人工标注等方式来获得。这样，在完成第二算法模型的训练后，通过将生成的设计方案输入到这种第二算法模型中，便可以获得“好”或者“不好”等预测结果。

类似的，在对是否符合设计目标进行评判时，可以通过将所述设计方案以及对应的设计目标输入到第三算法模型中，获得所述设计方案在是否满足所述设计目标方面的交付质量。其中，所述第三算法模型可以是根据历史设计方案以及在是否满足对应的设计目标方面的标注信息进行训练得到的。其中，训练数据中具体的标注信息可以包括“符合”、“不符合”等标签，同样可以通过人工等方式进行标注。这样，在完成第三算法模型的训练后，通过将生成的设计方案以及对应的设计目标信息输入到这种第三算法模型中，便可以获得“符合”或者“不符合”等预测结果。

另外，在对设计原则进行评判时，由于具体的交付原则通常可以是比较固定的，包括图层的划分是否合理等，因此，可以预先设定具体的设计原则评判规则信息，然后，根据这种评判规则信息对所述设计方案在是否符合设计原则方面的交付质量进行评判即可。

通过上述方式，不仅可以自动生成设计方案，还可以对设计方案的交付质量进行评判，从而进一步提升整个设计链路的实现效率。当然，在对设计方案的交付质量进行评判时，可以不仅限于对本申请实施例中自动生成的设计方案进行评判，还可以对通过人工设计方式生成的设计方案的交付质量进行评判，等等。

总之，在本申请实施例中，可以预先获取可选的设计素材集合以及布局方式集合，在确定出设计目标信息后，可以从所述设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式，进而可以生成完整的设计方案以用于向用户进行推荐。通过该方案，可以自动确定出符合页面设计目标的布局和设计素材组合，进而生成完整的设计方案。这样，使得推荐的结果可以是完整的设计方案，设计师用户只需要在该设计方案基础上进行修改或者微调之后即可用于交付，甚至可以直接进行交付，因此，可以提升页面设计的效率。

在可选的实施方式中，可以基于以往大量设计稿的经验学习实现设计方案的自动生成算法模型，然后基于算法模型为具体的页面设计的目标信息确定匹配的目标设计素材以及目标布局方式。由于在学习的过程中，利用了历史设计方案与历史设计目标、设计素材以及布局方式等三者之间的对应关系，甚至还可以考虑到设计师用户的个人风格、习惯等因素进行推荐，因此，有利于使得推荐的设计方案更符合实际设计过程中的需求。

实施例二

在前述实施例一中，是预测出符合设计目标的设计素材以及布局方式信息，并在此基础上生成具体的设计方案以用于推荐。而在该实施例二中，还可以根据设计目标方面的相似性，将与当前设计目标相似的历史设计目标对应的历史设计方案进行推荐。也就是说，在该实施例二中，可以将某个历史设计方案推荐给设计师，使得设计师可以在此基础上进行修改或者调整，以获得更符合当前设计目标的设计方案。具体的，参见图5，该实施例三提供了一种页面设计辅助处理方法，具体的，该方法可以包括：

S501：获取页面设计的目标信息；

S502：对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

S503：通过将所提取到的特征与多个历史设计目标对应的特征进行相似性比对，确定与所述页面设计的目标信息的相似度符合条件的历史设计目标；

S504：根据所述符合条件的历史设计目标对应的历史设计方案，确定推荐的设计方案。

实施例三

该实施例三主要是从具体的辅助设计工具的角度，提供了一种页面设计辅助处理方法，参见图6，该方法具体可以包括：

S601：提供用于进行页面设计的界面，所述界面中包括用于获取推荐的设计方案的操作选项；

S602：通过所述操作选项接收到操作请求后，接收输入的页面设计的目标信息；

S603：根据所述页面设计的目标信息，提供推荐的设计方案，所述推荐的设计方案是根据与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式生成的。

实施例四

在该实施例四中，主要针对具体第一算法模型的训练过程，提供了一种页面设计算法模型的处理方法，参见图7，该方法具体可以包括：

S701：获取历史设计记录，所述历史设计记录包括多个历史设计目标以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括设计素材以及布局方式信息；

S702：获取设计素材集合以及布局方式集合；

S703：对所述历史设计目标进行特征提取；

S704：利用所提取到的特征、所述设计素材集合、布局方式集合以及对应的历史设计方案的信息，完成对目标算法模型的训练。

关于上述实施例二至实施例四中的未详述部分，可以参见实施例一中的记载，这里不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例中可能会涉及到对用户数据的使用，在实际应用中，可以在符合所在国的适用法律法规要求的情况下(例如，用户明确同意，对用户切实通知，等)，在适用法律法规允许的范围内在本文描述的方案中使用用户特定的个人数据。

与实施例一相对应，本申请实施例还提供了一种页面设计辅助处理装置，参见图8，该装置可以包括：

设计目标获取单元801，用于获取页面设计的目标信息；

确定单元802，用于从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

推荐设计方案确定单元803，用于根据所述目标设计素材以及目标布局方式，切掉推荐的设计方案。

其中，所述页面设计的目标信息包括以下各项中的一项或多项：通过文本形式的信息描述的需求信息、通过标签词进行描述的设计意图信息、通过图像形式的信息描述的所需包括或排除在外的设计素材信息。

具体的，所述确定单元具体可以包括：

特征提取子单元，用于对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

模型运算子单元，用于通过将提取到的特征输入到第一算法模型，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

所述第一算法模型是以历史设计记录作为训练样本进行训练得到的，所述历史设计记录包括多个历史设计目标信息以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括所使用的设计素材以及布局方式。

具体实现时，所述确定单元还可以包括：

特征向量生成子单元，用于对所述页面设计的目标信息进行特征提取后，生成特征向量，以便将所述特征向量输入到第一算法模型中进行计算。

其中，如果所述页面设计的目标信息包括文本形式的信息，则所述特征提取子单元具体可以用于：

利用文本特征提取算法对所述文本形式的信息进行文本特征提取，以用于生成所述特征向量。

如果所述页面设计的目标信息包括图像形式的信息，则所述特征提取子单元具体可以用于：

利用图像特征提取算法对所述图像形式的信息进行图像本特征提取，以用于生成所述特征向量。

如果所述页面设计的目标信息包括标签词形式的信息，则所述特征提取子单元具体可以用于：

根据所述标签词以及预先确定的向量结构信息生成所述特征向量。

另外，所述模型运算子单元具体可以用于：

如果所述页面设计的目标信息包括文本形式的信息、图像形式的信息、标签词形式的信息中的多项，则分别得到各项信息对应的特征向量，并输入到所述算法模型中进行计算。

另外，还可以包括：

设计师用户信息确定单元，用于确定关联的设计师用户的信息；

设计师用户特征提取单元，用于根据所述设计师用户关联的历史设计记录，获取设计师用户维度上的特征信息；以便所述设计师用户对应的特征提取结果输入到所述算法模型中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。

另外，所述第一算法模型关联有功能域信息；

所述装置还可以包括：

模型选择单元，用于根据所述页面设计目标关联的功能域信息进行第一算法模型的选择，以用于确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。

另外，该装置还可以包括：

设计目标特征提取单元，用于如果不存在与所述页面设计目标关联的功能域对应的第一算法模型，则获取所述页面设计目标关联的功能域的特征信息；

目标相似度计算单元，用于通过特征相似度计算的方式，确定与所述页面设计目标关联的功能域相似或相近的功能域，以便利用所述相似或相近的功能域对应的第一算法模型，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。

具体的，所述推荐设计方案确定单元具体可以用于：

根据所述目标设计素材以及目标布局方式信息，确定至少一个图层、所述图层关联的设计素材以及设计素材在对应图层中的展示属性信息，以用于生成所述推荐的设计方案。

另外，该装置还可以包括：

展示单元，用于按照所述设计方案中包括的所述至少一个图层、所述图层关联的设计素材以及设计素材在对应图层中的展示属性信息，对所述推荐的设计方案进行展示。

再者，该装置还可以包括：

编辑选项提供单元，用于提供用于对所述推荐的设计方案进行编辑的操作选项，以便在所述推荐的设计方案基础上进行编辑操作。

为了便于进行交付质量的判断，该装置还可以包括：

交付质量评判单元，用于生成所述设计方案后，对所述设计方案的交付质量进行评判；

评判结果提供单元，用于提供关于所述设计方案的交付质量评判结果。

具体的，所述交付质量评判单元具体可以用于：

通过将所述设计方案输入到第二算法模型中，获得所述设计方案在整体观感方面的交付质量；所述第二算法模型是根据历史设计方案以及对应的整体观感标注信息进行训练得到的。

或者，所述交付质量评判单元具体可以用于：

通过将所述设计方案输入到第三算法模型中，获得所述设计方案在是否满足所述设计目标方面的交付质量；所述第三算法模型是根据历史设计方案以及在是否满足对应的设计目标方面的标注信息进行训练得到的。

或者，所述交付质量评判单元具体可以用于：

根据预先设定的设计原则评判规则信息，对所述设计方案在是否符合设计原则方面的交付质量进行评判。

与实施例二相对应，本申请实施例还提供了一种页面设计方案推荐装置，参见图9，该装置可以包括：

设计目标获取单元901，用于获取页面设计的目标信息；

特征提取单元902，用于对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

相似性对比单元903，用于通过将所提取到的特征与多个历史设计目标对应的特征进行相似性比对，确定与所述页面设计的目标信息的相似度符合条件的历史设计目标；

推荐设计方案确定单元904，用于根据所述符合条件的历史设计目标对应的历史设计方案，确定推荐的设计方案。

与实施例三相对应，本申请实施例还提供了一种页面设计辅助处理装置，参见图10，该装置可以包括：

界面提供单元1001，用于提供用于进行页面设计的界面，所述界面中包括用于获取推荐的设计方案的操作选项；

目标接收单元1002，用于通过所述操作选项接收到操作请求后，接收输入的页面设计的目标信息；

推荐设计方案提供单元1003，用于根据所述页面设计的目标信息，提供推荐的设计方案，所述推荐的设计方案是根据与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式生成的。

与实施例四相对应，本申请实施例还提供了一种页面设计算法模型的处理装置，参见图11，该装置可以包括：

历史设计记录获取单元1101，用于获取历史设计记录，所述历史设计记录包括多个历史设计目标以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括设计素材以及布局方式信息；

可选集合获取单元1102，用于获取设计素材集合以及布局方式集合；

特征提取单元1103，用于对所述历史设计目标进行特征提取；

模型训练单元1104，用于利用所提取到的特征、所述设计素材集合、布局方式集合以及对应的历史设计方案的信息，完成对目标算法模型的训练。

另外，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前述方法实施例中任一项所述的方法的步骤。

以及一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；以及

与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行前述方法实施例中任一项所述的方法的步骤。

其中，图12示例性的展示出了电子设备的架构，具体可以包括处理器1210，视频显示适配器1211，磁盘驱动器1212，输入/输出接口1213，网络接口1214，以及存储器1220。上述处理器1210、视频显示适配器1211、磁盘驱动器1212、输入/输出接口1213、网络接口1214，与存储器1220之间可以通过通信总线1230进行通信连接。

其中，处理器1210可以采用通用的CPU(Central Processing Unit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本申请所提供的技术方案。

存储器1220可以采用ROM(Read Only Memory，只读存储器)、RAM(Random AccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1220可以存储用于控制电子设备1200运行的操作系统1221，用于控制电子设备1200的低级别操作的基本输入输出系统(BIOS)。另外，还可以存储网页浏览器1223，数据存储管理系统1224，以及页面设计方案处理系统1225等等。上述页面设计方案处理系统1225就可以是本申请实施例中具体实现前述各步骤操作的应用程序。总之，在通过软件或者固件来实现本申请所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1220中，并由处理器1210来调用执行。

输入/输出接口1213用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、麦克风、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、扬声器、振动器、指示灯等。

网络接口1214用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。

总线1230包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1210、视频显示适配器1211、磁盘驱动器1212、输入/输出接口1213、网络接口1214，与存储器1220)之间传输信息。

需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1210、视频显示适配器1211、磁盘驱动器1212、输入/输出接口1213、网络接口1214，存储器1220，总线1230等，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本申请方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上对本申请所提供的页面设计辅助处理方法、装置及电子设备，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (27)

1.一种页面设计辅助处理方法，其特征在于，包括：

获取页面设计的目标信息；

从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

根据所述目标设计素材以及目标布局方式，确定推荐的设计方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述页面设计的目标信息包括以下各项中的一项或多项：通过文本形式的信息描述的需求信息、通过标签词进行描述的设计意图信息、通过图像形式的信息描述的所需包括或排除在外的设计素材信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式，包括：

对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

通过将提取到的特征输入到第一算法模型，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

所述第一算法模型是以历史设计记录作为训练样本进行训练得到的，所述历史设计记录包括多个历史设计目标信息以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括所使用的设计素材以及布局方式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：

对所述页面设计的目标信息进行特征提取后，生成特征向量，以便将所述特征向量输入到第一算法模型中进行计算。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

如果所述页面设计的目标信息包括文本形式的信息，则对所述页面设计的目标信息进行特征提取，包括：

利用文本特征提取算法对所述文本形式的信息进行文本特征提取，以用于生成所述特征向量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

如果所述页面设计的目标信息包括图像形式的信息，则对所述页面设计的目标信息进行特征提取，包括：

利用图像特征提取算法对所述图像形式的信息进行图像本特征提取，以用于生成所述特征向量。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

如果所述页面设计的目标信息包括标签词形式的信息，则所述生成特征向量，包括：

根据所述标签词以及预先确定的向量结构信息生成所述特征向量。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

如果所述页面设计的目标信息包括文本形式的信息、图像形式的信息、标签词形式的信息中的多项，则分别得到各项信息对应的特征向量，并输入到所述算法模型中进行计算。

9.根据权利要求3至8任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

确定关联的设计师用户的信息；

根据所述设计师用户关联的历史设计记录，获取设计师用户维度上的特征信息；以便所述设计师用户对应的特征提取结果输入到所述算法模型中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。

10.根据权利要求3至8任一项所述的方法，其特征在于，

所述第一算法模型关联有功能域信息；

所述方法还包括：

根据所述页面设计目标关联的功能域信息进行第一算法模型的选择，以用于确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，还包括：

如果不存在与所述页面设计目标关联的功能域对应的第一算法模型，则获取所述页面设计目标关联的功能域的特征信息；

通过特征相似度计算的方式，确定与所述页面设计目标关联的功能域相似或相近的功能域，以便利用所述相似或相近的功能域对应的第一算法模型，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式。

12.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，

所述根据所述目标设计素材以及目标布局方式信息，确定推荐的设计方案，包括：

根据所述目标设计素材以及目标布局方式信息，确定至少一个图层、所述图层关联的设计素材以及设计素材在对应图层中的展示属性信息，以用于生成所述推荐的设计方案。

13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，还包括：

按照所述设计方案中包括的所述至少一个图层、所述图层关联的设计素材以及设计素材在对应图层中的展示属性信息，对所述推荐的设计方案进行展示。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，还包括：

提供用于对所述推荐的设计方案进行编辑的操作选项，以便在所述推荐的设计方案基础上进行编辑操作。

15.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

生成所述设计方案后，对所述设计方案的交付质量进行评判；

提供关于所述设计方案的交付质量评判结果。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，

所述对所述设计方案的交付质量进行评判，包括：

通过将所述设计方案输入到第二算法模型中，获得所述设计方案在整体观感方面的交付质量；所述第二算法模型是根据历史设计方案以及对应的整体观感标注信息进行训练得到的。

17.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，

所述对所述设计方案的交付质量进行评判，包括：

通过将所述设计方案输入到第三算法模型中，获得所述设计方案在是否满足所述设计目标方面的交付质量；所述第三算法模型是根据历史设计方案以及在是否满足对应的设计目标方面的标注信息进行训练得到的。

18.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，

所述对所述设计方案的交付质量进行评判，包括：

根据预先设定的设计原则评判规则信息，对所述设计方案在是否符合设计原则方面的交付质量进行评判。

19.一种页面设计辅助处理方法，其特征在于，包括：

获取页面设计的目标信息；

对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

通过将所提取到的特征与多个历史设计目标对应的特征进行相似性比对，确定与所述页面设计的目标信息的相似度符合条件的历史设计目标；

根据所述符合条件的历史设计目标对应的历史设计方案，确定推荐的设计方案。

20.一种页面设计辅助处理方法，其特征在于，包括：

提供用于进行页面设计的界面，所述界面中包括用于获取推荐的设计方案的操作选项；

通过所述操作选项接收到操作请求后，接收输入的页面设计的目标信息；

根据所述页面设计的目标信息，提供推荐的设计方案，所述推荐的设计方案是根据与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式生成的。

21.一种页面设计算法模型的处理方法，其特征在于，包括：

获取历史设计记录，所述历史设计记录包括多个历史设计目标以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括设计素材以及布局方式信息；

获取设计素材集合以及布局方式集合；

对所述历史设计目标进行特征提取；

利用所提取到的特征、所述设计素材集合、布局方式集合以及对应的历史设计方案的信息，完成对目标算法模型的训练。

22.一种页面设计辅助处理装置，其特征在于，包括：

设计目标获取单元，用于获取页面设计的目标信息；

确定单元，用于从预先获取的设计素材集合以及布局方式集合中，确定与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式；

推荐设计方案确定单元，用于根据所述目标设计素材以及目标布局方式，确定推荐的设计方案。

23.一种页面设计辅助处理装置，其特征在于，包括：

设计目标获取单元，用于获取页面设计的目标信息；

特征提取单元，用于对所述页面设计的目标信息进行特征提取；

相似性对比单元，用于通过将所提取到的特征与多个历史设计目标对应的特征进行相似性比对，确定与所述页面设计的目标信息的相似度符合条件的历史设计目标；

推荐设计方案确定单元，用于根据所述符合条件的历史设计目标对应的历史设计方案，确定推荐的设计方案。

24.一种页面设计辅助处理装置，其特征在于，包括：

界面提供单元，用于提供用于进行页面设计的界面，所述界面中包括用于获取推荐的设计方案的操作选项；

目标接收单元，用于通过所述操作选项接收到操作请求后，接收输入的页面设计的目标信息；

推荐设计方案提供单元，用于根据所述页面设计的目标信息，提供推荐的设计方案，所述推荐的设计方案是根据与所述页面设计的目标信息匹配的目标设计素材以及目标布局方式生成的。

25.一种页面设计算法模型的处理装置，其特征在于，包括：

历史设计记录获取单元，用于获取历史设计记录，所述历史设计记录包括多个历史设计目标以及对应的历史设计方案，所述历史设计方案中包括设计素材以及布局方式信息；

集合获取单元，用于获取设计素材集合以及布局方式集合；

特征提取单元，用于对所述历史设计目标进行特征提取；

模型训练单元，用于利用所提取到的特征、所述设计素材集合、布局方式集合以及对应的历史设计方案的信息，完成对目标算法模型的训练。

26.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1至21任一项所述的方法的步骤。

27.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；以及

与所述一个或多个处理器关联的存储器，所述存储器用于存储程序指令,所述程序指令在被所述一个或多个处理器读取执行时，执行权利要求1至21任一项所述的方法的步骤。

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