im电竞·(中国)官方网站广告图像生成方法及系统pdf本发明公开了一种广告图像生成方法及系统，该方法包括：基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素材图像集；基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像集；基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集；基于预设融合规则从人脸素材图像集、素材图像集以及服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图像；针对商品图和模特图自动化识别，检测识别出商品图像、模特图中的图像和人脸图像，最终将相似风格的商品图像、图像和人脸图像融合成广告图像，生成的广告图

　　(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114299195 A (43)申请公布日 2022.04.08 (21)申请号 5.0 (22)申请日 2021.12.30 (71)申请人 唯品会（广州）软件有限公司 地址 510220 广东省广州市海珠区鼎新路 128号601室(仅限办公) (72)发明人 朱蓓蓓闫鹏云蒋爱玲 (74)专利代理机构 北京市万慧达律师事务所 11111 代理人 乔长洁 (51)Int.Cl. G06T 11/60 (2006.01) G06Q 30/02 (2012.01) G06F 16/58 (2019.01) 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 (54)发明名称 广告图像生成方法及系统 (57)摘要 本发明公开了一种广告图像生成方法及系 统，该方法包括：基于预设人脸检测模型和素材 图像集获取人脸素材图像集；基于预设检测 模型和素材图像集获取素材图像集；基于预 设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图 像集；基于预设融合规则从人脸素材图像集、人 体素材图像集以及服饰素材图像集中匹配出对 应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图 像并融合生成广告图像；针对商品图和模特图自 动化识别，检测识别出商品图像、模特图中的人 体图像和人脸图像，最终将相似风格的商品图 像、图像和人脸图像融合成广告图像，生成 A 的广告图像既具有模特也具有商品，内容完整， 5 视觉上和谐且美观，广告图的产生效率更高。 9 1 9 9 2 4 1 1 N C CN 114299195 A 权利要求书 1/2页 1.一种广告图像生成方法，其特征在于，所述方法包括： 基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素材图像集； 基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像集； 基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集； 基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素材图 像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图像。 2.根据权利要求1所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述基于预设人脸检测模型 和素材图像集获取人脸素材图像集包括： 基于预设人脸检测模型检测逐一检测所述素材图像集中的素材图像是否具有人脸； 若是，则保存所述素材图像中的人脸获得人脸图像以组脸素材图像集； 所述人脸图像包括正面人脸图像或侧面人脸图像或背面人脸图像； 基于第一预设分类规则对所述人脸图像进行分类并以第一标签进行标记，所述第一标 签至少包括性别标签和人脸方向标签。 3.根据权利要求2所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述基于预设检测模型 和素材图像集获取素材图像集包括： 基于预设检测模型逐一检测所述素材图像集中的素材图像是否具有； 若是，则保存所述素材图像中的获得图像以组体素材图像集； 所述素材图像包括上半身图像或下半身图像或整体图像； 基于第二预设分类规则对所述素材图像进行分类并以第二标签进行标记，所述第 二标签至少包括性别标签、部位标签和姿态标签。 4.根据权利要求3所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述基于预设服饰检测模型 和素材图像集获取服饰素材图像集包括： 基于预设服饰检测模型逐一检测所述素材图像集中的素材图像是否具有服饰； 若是，则保存所述素材图像中的服饰获得服饰图像以组成服饰素材图像集； 所述服饰素材图像包括上衣素材图像或下装素材图像或连体衣素材图像或鞋素材图 像或包素材图像； 基于第三预设分类规则对所述服饰素材图像进行分类并以第三标签进行标记，所述第 三标签至少包括性别标签、服饰类别标签和姿态标签。 5.根据权利要求4所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述基于预设融合规则从所 述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素 材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图像包括： 基于所述第一标签、所述第二标签以及所述第三标签匹配所述人脸素材图像、所述人 体素材图像和所述服饰素材图像； 基于预设融合规则和融合所述人脸素材图像、所述素材图像和所述服饰素材图像 生成广告图像。 6.根据权利要求5所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述基于预设融合规则从所 述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素 材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图像之前，所述方法还包括： 基于预设背景检测模型和素材图像集获取背景素材图像集； 2 2 CN 114299195 A 权利要求书 2/2页 所述基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素 材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图 像包括： 基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素材图 像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像以及背景素材图像并融 合生成广告图像。 7.根据权利要求1所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述基于预设融合规则从所 述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素 材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图像之后，所述方法还包括： 识别所述广告图像中是否具有文字或商标； 若是，则过滤所述广告图像。 8.根据权利要求7所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述过滤所述广告图像之 后，所述方法还包括： 基于预设文案生成模型和所述广告图像生成与所述广告图像对应的广告文案。 9.根据权利要求8所述的广告图像生成方法，其特征在于，所述基于预设文案生成模型 和所述广告图像生成与所述广告图像对应的广告文案之后，所述方法还包括： 基于预设的广告图样式系统调整所述广告图像中的人脸、、服饰和文案参数，所述 参数至少包括位置参数、大小比例参数和间距参数； 基于预设规则和目标场景匹配目标广告图像，包括： 根据预设分类规则对所述广告图像分类获得预设类别的广告图像集； 基于预设规则和目标场景从目标预设类别的广告图像集中匹配目标广告图像。 10.一种广告图像生成系统，其特征在于，所述系统包括： 第一获取模块，用于基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素材图像集； 第二获取模块，用于基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像集； 第三获取模块，用于基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集； 匹配融合模块，用于基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图像集 以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像并 融合生成广告图像。 3 3 CN 114299195 A 说明书 1/9页 广告图像生成方法及系统 技术领域 [0001] 本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体涉及一种广告图像生成方法及系统。 背景技术 [0002] 电商平台为吸引客户和展示商品，有大量的广告图生成需求。广告制图通常需要 在大量素材的基础上进行融合，靠人工完成所有广告图的制作，效率低、成本高。更重要的 是人工批量制作广告图时限于人力而导致能采用的素材有限，制作出的广告图内容容易重 复，尤其是在穿戴类商品领域，对于广告图的内容类型有更高的要求。 [0003] 为解决上述问题，目虑采用深度学习的方法充分利用公有大量丰富的图片素 材资产自动完成识图到生成的过程，但目前的技术仍然存在以下问题：生成的广告图只是 简单的在底图模板上对商品图进行局部拼凑的服饰图片，容易出现拼凑的角度不一致的情 况，生成的广告图质量依旧不高。 发明内容 [0004] 本发明目的是：提供一种广告图像生成方法和系统。 [0005] 本发明的技术方案是：第一方面，本发明提供一种广告图像生成方法，所述方法包 括： [0006] 基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素材图像集； [0007] 基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像集； [0008] 基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集； [0009] 基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素 材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图 像。 [0010] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素 材图像集包括： [0011] 基于预设人脸检测模型检测逐一检测所述素材图像集中的素材图像是否具有人 脸； [0012] 若是，则保存所述素材图像中的人脸获得人脸图像以组脸素材图像集； [0013] 所述人脸图像包括正面人脸图像或侧面人脸图像或背面人脸图像； [0014] 基于第一预设分类规则对所述人脸图像进行分类并以第一标签进行标记im电竞，所述第 一标签至少包括性别标签和人脸方向标签。 [0015] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设检测模型和素材图像集获取素 材图像集包括： [0016] 基于预设检测模型逐一检测所述素材图像集中的素材图像是否具有； [0017] 若是，则保存所述素材图像中的获得图像以组体素材图像集； [0018] 所述素材图像包括上半身图像或下半身图像或整体图像； 4 4 CN 114299195 A 说明书 2/9页 [0019] 基于第二预设分类规则对所述素材图像进行分类并以第二标签进行标记，所 述第二标签至少包括性别标签、部位标签和姿态标签。 [0020] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素 材图像集包括： [0021] 基于预设服饰检测模型逐一检测所述素材图像集中的素材图像是否具有服饰； [0022] 若是，则保存所述素材图像中的服饰获得服饰图像以组成服饰素材图像集； [0023] 所述服饰素材图像包括上衣素材图像或下装素材图像或连体衣素材图像或鞋素 材图像或包素材图像； [0024] 基于第三预设分类规则对所述服饰素材图像进行分类并以第三标签进行标记，所 述第三标签至少包括性别标签、服饰类别标签和姿态标签。 [0025] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述 素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像并融合生成广告图像包括： [0026] 基于所述第一标签、所述第二标签以及所述第三标签匹配所述人脸素材图像、所 述素材图像和所述服饰素材图像； [0027] 基于预设融合规则和融合所述人脸素材图像、所述素材图像和所述服饰素材 图像生成广告图像。 [0028] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述 素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像并融合生成广告图像之前，所述方法还包括： [0029] 基于预设背景检测模型和素材图像集获取背景素材图像集； [0030] 所述基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服 饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广 告图像包括： [0031] 基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图像集以及所述服饰素 材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像以及背景素材图像 并融合生成广告图像。 [0032] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述 素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像并融合生成广告图像之后，所述方法还包括： [0033] 识别所述广告图像中是否具有文字或商标； [0034] 若是，则过滤所述广告图像。 [0035] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述 素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像并融合生成广告图像之后，所述方法还包括： [0036] 基于预设文案生成模型和所述广告图像生成与所述广告图像对应的广告文案。 [0037] 在一种较佳的实施方式中，所述基于预设文案生成模型和所述广告图像生成与所 述广告图像对应的广告文案之后，所述方法还包括： [0038] 基于预设的广告图样式系统调整所述广告图像中的人脸、、服饰和文案参数， 5 5 CN 114299195 A 说明书 3/9页 所述参数至少包括位置参数、大小比例参数和间距参数； [0039] 基于预设规则和目标场景匹配目标广告图像，包括： [0040] 根据预设分类规则对所述广告图像分类获得预设类别的广告图像集； [0041] 基于预设规则和目标场景从目标预设类别的广告图像集中匹配目标广告图像。 [0042] 第二方面，本发明还提供一种广告图像生成系统，所述系统包括： [0043] 第一获取模块，用于基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素材图像集； [0044] 第二获取模块，用于基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像集； [0045] 第三获取模块，用于基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集； [0046] 匹配融合模块，用于基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材图 像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图 像并融合生成广告图像。 [0047] 本发明的优点是：提供一种广告图像生成方法及系统，该方法包括：基于预设人脸 检测模型和素材图像集获取人脸素材图像集；基于预设检测模型和素材图像集获取人 体素材图像集；基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集；基于预设融合 规则从人脸素材图像集、素材图像集以及服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图 像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图像；针对商品图和模特图自动化识别， 检测识别出商品图像、模特图中的图像和人脸图像，最终将相似风格的商品图像、 图像和人脸图像融合成广告图像，生成的广告图像既具有模特也具有商品，内容完整，视觉 上和谐且美观，广告图的产生效率更高。 附图说明 [0048] 为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使 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发明的一些实施例，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。 [0049] 图1为本发明实施例一所提供的广告图像生成方法流程图； [0050] 图2为本发明实施例二所提供的广告图像生成系统结构图。 具体实施方式 [0051] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附 图，对本发明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 发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在 没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。 [0052] 如背景技术中所述，人工完成所有广告图的制作，效率低、成本高，并且限于人力 有限而导致只能采用少量的素材im电竞，制作出的广告图内容容易重复，而穿戴类商品领域对于 广告图的内容类型有较高的要求im电竞，并且商品更新极快，需要短时间制作元素不同的广告图， 人工制图难以满足需求。目前采用深度学习的方法充分利用公有大量丰富的图片素材资产 自动完成识图到生成的过程，但目前的技术仍然存在以下问题：生成的广告图只是简单的 在底图模板上对商品图进行局部拼凑的服饰图片，内容元素单一，并且容易出现拼凑的角 6 6 CN 114299195 A 说明书 4/9页 度不一致的情况，生成的广告图质量依旧不高。 [0053] 为解决上述问题，本发明创造性地提出了一种广告图像生成方法及系统，针对商 品图和模特图自动化识别，检测识别出商品图像、模特图中的图像和人脸图像，最终将 相似风格的商品图像、图像和人脸图像融合成广告图像，生成的广告图像既具有模特 也具有商品，内容完整，视觉上和谐且美观，广告图的产生效率更高。 [0054] 下面将结合具体实施例对本发明所提供的种广告图像生成方法及系统作进一步 说明。 [0055] 实施例一：本实施例提供一种广告图像生成方法，参照图1所示，该方法包括： [0056] S110、基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素材图像集。 [0057] 具体的，素材图像集预先存储于数据库中。采用预设程序从网络上查找素材图像 并保存至数据库中，或者将预先收集的素材图像集导入数据库中。素材图像集中包括商品 图片、模特图片、背景图片等多种图片。 [0058] 优选的，本步骤具体包括： [0059] S111、基于预设人脸检测模型检测逐一检测素材图像集中的素材图像是否具有人 脸；若是，则进入S112。 [0060] 具体的，基于预设人脸检测模型逐一检测素材图像集中的每一张素材图像，检测 素材图像中是否有正面人脸或侧面人脸或背面人脸。 [0061] S112、保存素材图像中的人脸获得人脸图像以组脸素材图像集；人脸图像包 括正面人脸图像或侧面人脸图像或背面人脸图像； [0062] 若预设人脸检测模型检测出素材图像中具有正面人脸或侧面人脸或背面人脸，则 从该素材图像中剪裁人脸图像并保存。当一张素材图像中检测出两张或两张以上的人脸 时，分别剪裁素材图像中的每一张人脸并分别保存，即每一张人脸保存为一张人脸图像。 [0063] S113、基于第一预设分类规则对人脸图像进行分类并以第一标签进行标记，第一 标签至少包括性别标签和人脸方向标签。 [0064] 具体的，由于人脸图像包括正面人脸图像或侧面人脸图像或背面人脸图像，也就 是说人脸图像的方向有正面、侧面或背面，人脸方向标签则包括正面或侧面或背面。性别标 签包括男或女。当然，第一标签还可以包括年龄标签——儿童或或老人等。示例性的， 一张人脸图像的内容为一张女性侧脸图像，则该人脸图像的第一标签包括“女”和“侧面”。 [0065] S120、基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像集。 [0066] 于本发明中，指除头部以外的部位，包括上半身(脖子到腰肢之间的任意 范围部位)或下半身(腰肢到脚之间的任意部位)。 [0067] 优选的，本步骤具体包括： [0068] S121、基于预设检测模型逐一检测素材图像集中的素材图像是否具有， 若是，则进入S122。 [0069] 具体的，采用预设检测模型逐一检测素材图像集中的每一张素材图像中是否 具有(除头部以外的任意部分)。 [0070] S122、保存素材图像中的获得图像以组体素材图像集；素材图 像包括上半身图像或下半身图像或整体图像。 [0071] 具体的，若预设检测模型检测到素材图像中具有部分，则剪裁出素材图 7 7 CN 114299195 A 说明书 5/9页 像中的部分进行保存，保存为素材图像。素材图像包括上半身图像(脖子 到腰肢之间的任意范围部位)或下半身图像(腰肢到脚之间的任意部位)或整体图像 (脖子到脚之间)。 [0072] S123、基于第二预设分类规则对素材图像进行分类并以第二标签进行标记， 第二标签至少包括性别标签、部位标签和姿态标签。 [0073] 具体的，部位标签包括上半身或下半身或整体。作为一种优选，姿态标签可以包括 反应方向的第一姿态标签和反应姿势的第二姿态标签，第一姿态标签包括侧身或 正面或背面，第二姿态标签包括直立或蹲姿或屈膝等。示例性的，素材图像的内容为正 面蹲着的男子整体，则该素材图像的第二标签包括“男”、“整体”、“正面”、“蹲姿”。 [0074] S130、基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集。 [0075] 具体的，采用预设检测模型逐一检测素材图像集中的每一张素材图像中是否 具有服饰。 [0076] 优选的，本步骤包括： [0077] S131、基于预设服饰检测模型逐一检测素材图像集中的素材图像是否具有服饰； 若是，则进入S132。 [0078] 具体的，具体的，采用预设服饰检测模型逐一检测素材图像集中的每一张素材图 像中是否具有服饰，服饰包括上衣或下装或连体衣或鞋或包中的至少一种。 [0079] S132、保存素材图像中的服饰获得服饰图像以组成服饰素材图像集；服饰素材图 像包括上衣素材图像或下装素材图像或连体衣素材图像或鞋素材图像或包素材图像。 [0080] 具体的，若预设服饰检测模型检测到素材图像中具有上衣、下装、连体衣、鞋和包 中的任意一种内容，则剪裁出服饰内容保存为服饰素材图像。当素材图像中具有上衣、下 装、连体衣、鞋和包中两种或两种以上品类，或者是具有单种品类两个或两个以上时，分开 保存所剪裁出的服饰素材图像，即每张服饰素材图像中只包含单种品类的单个内容。示例 性的，素材图像内容为正面展示的身穿衬衫与牛仔裤、马丁靴的直立少女两手分别提有一 个包，该素材图像中具有一件上衣A、一件下装B、一双鞋C以及两个包——D1与D2，则对该素 材图像剪裁并保存为五张服饰素材图像，包括内容为上衣A的服饰素材图像、内容为下装B 的服饰素材图像、内容为鞋C的服饰素材图像、内容为包D1的服饰素材图像和内容为包D2的 服饰素材图像。 [0081] S133、基于第三预设分类规则对服饰素材图像进行分类并以第三标签进行标记， 第三标签至少包括性别标签、服饰类别标签和姿态标签。 [0082] 与第二标签相同的，姿态标签包括姿态标签可以包括反应方向的第一姿态标 签和反应姿势的第二姿态标签，第一姿态标签包括侧身或正面或背面，第二姿态标签 包括直立或蹲姿或屈膝等，这是由于服饰素材图片可能是从具有模特的素材图片中剪裁获 得，服饰穿戴在模特身上，而模特具有不同的姿态，则模特身上的服饰也相应的以不同姿态 展示。如S132中的示例：素材图像内容为身穿衬衫与牛仔裤、马丁靴的正面直立少女两手分 别提有一个包，从该素材图像保存内容为上衣A的服饰素材图像、内容为下装B的服饰素材 图像、内容为鞋C的服饰素材图像、内容为包D1的服饰素材图像和内容为包D2的服饰素材图 像，由于素材图像中少女直立，则内容为上衣A的服饰素材图像对应的第三标签包括“女”、 “上衣”、“正面”、“直立”；内容为下装B的服饰素材图像对应的第三标签包括“女”、“下装”、 8 8 CN 114299195 A 说明书 6/9页 “正面”、“直立”；鞋、包的标签以此类推。 [0083] 优选的，在S140之前，该方法还包括：优选的，该方法还包括： [0084] SA1、基于预设背景检测模型和素材图像集获取背景素材图像集。 [0085] 具体的，采用预设背景检测模型逐一检测素材图像集中的每一张素材图像中是否 具有预先指定的背景图，更具体的，预先指定的背景图可以是风景图、家居图、街道图或者 自然墙图中的任意一种。 [0086] 这里需要说明的是：尽管本实施例出于表述便利顺序表述人脸素材图像、素 材图像和服饰素材图像以及背景素材图的获得步骤，但事实上，人脸素材图像、素材图 像和服饰素材图像以及背景素材图的获得可以同时进行的，也可以是分开以任意顺序进 行，即本发明对人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像以及背景素材图的获得顺序 不作限定。 [0087] S140、基于预设融合规则从人脸素材图像集、素材图像集以及服饰素材图像 集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像并融合生成广告图像。 [0088] 优选的，本步骤包括： [0089] S141、基于第一标签、第二标签以及第三标签匹配人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像。 [0090] 具体的，匹配性别标签和姿态标签相同的人脸素材图像、素材图像和服饰素 材图像。更优选的，姿态标签中的第一姿态标签还包括姿态角即侧身角度。示例性的，第一 姿态标签包括“侧身”、“‑30°”，“+”、“‑”表示方向，“‑30°”指向左侧身30°。匹配出的人脸素 材图像、素材图像和服饰素材图像角度一致，融合效果更好。 [0091] S142、基于预设融合规则和融合人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像生 成广告图像。 [0092] 具体的，将匹配出的性别标签和姿态标签相同的人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像融合生成广告图像。优选的，定位人脸素材图像、素材图像和服饰素材图 像关键点，根据关键点融合人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像。示例性的，人脸 素材图像关键点包括脖子边缘点，素材图像关键点包括脖子边缘点、腰部边缘点、手肘 边缘点、指尖点、脚踝边缘点中的至少一种，服饰素材图像关键点包括领口边缘点、袖口边 缘点、衣摆边缘点、包带边缘点、腰口边缘点中的至少一种。根据关键点叠放融合人脸素材 图像、素材图像和服饰素材图像，生成的广告图融合效果更自然。叠放融合时，服饰素 材图像位于素材图像的图层上方以获得穿戴服饰效果。 [0093] 当S140前获得背景素材图像集时，本步骤包括： [0094] 基于预设融合规则从人脸素材图像集、素材图像集以及服饰素材图像集中匹 配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材图像以及背景素材图像并融合生成广 告图像，融合时，背景素材图位于最底层图层。 [0095] 更优选的，S140之后，该方法还包括： [0096] SB、识别广告图像中是否具有文字或商标；若是，则过滤广告图像。 [0097] 优选的，S140之后，该方法还包括： [0098] SC、基于预设文案生成模型和广告图像生成与广告图像对应的广告文案。 [0099] SD、基于预设的广告图样式系统调整广告图像中的人脸、、服饰和文案参数， 9 9 CN 114299195 A 说明书 7/9页 参数至少包括位置参数、大小比例参数和间距参数。 [0100] 具体的，根据预设的广告图样式系统和预设标准调整在广告图像中模特的位置和 尺寸、广告图像中商品的位置和尺寸，广告图像中模特与商品的间距以及广告文案的位置 和尺寸。当广告图像中融合有背景素材图像时，本步骤还调整背景图像的位置和比例以及 背景素材图像中物品与模特、商品的间距和比例。 [0101] SE、基于预设规则和目标场景匹配目标广告图像，包括： [0102] SE1、根据预设分类规则对广告图像分类获得预设类别的广告图像集。 [0103] 具体的，根据不同商品属性，组成不同单品系列，比如朝左的高跟鞋系列，长袖印 花连衣裙系列等。 [0104] SE2、基于预设规则和目标场景从目标预设类别的广告图像集中匹配目标广告图 像。 [0105] 本实施例所提供的广告图像生成方法包括：基于预设人脸检测模型和素材图像集 获取人脸素材图像集；基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像集；基于预 设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像集；基于预设融合规则从人脸素材图像 集、素材图像集以及服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像并融合生成广告图像；针对商品图和模特图自动化识别，检测识别出商品图 像、模特图中的图像和人脸图像，最终将相似风格的商品图像、图像和人脸图像融 合成广告图像，生成的广告图像既具有模特也具有商品，内容完整，视觉上和谐且美观，广 告图的产生效率更高。 [0106] 实施例二：本实施例提供一种广告图像生成系统，参照图2所示，该系统包括： [0107] 第一获取模块210、用于基于预设人脸检测模型和素材图像集获取人脸素材图像 集； [0108] 第二获取模块220，用于基于预设检测模型和素材图像集获取素材图像 集； [0109] 第三获取模块230，用于基于预设服饰检测模型和素材图像集获取服饰素材图像 集； [0110] 匹配融合模块240，用于基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述素材 图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和服饰素材 图像并融合生成广告图像。 [0111] 在一种实施方式中，第一获取模块210包括： [0112] 第一检测单元211，用于基于预设人脸检测模型检测逐一检测所述素材图像集中 的素材图像是否具有人脸； [0113] 第一保存单元212，用于在第一检测单元211基于预设人脸检测模型检测检测出素 材图像集中的素材图像具有人脸后，保存所述素材图像中的人脸获得人脸图像以组脸 素材图像集；所述人脸图像包括正面人脸图像或侧面人脸图像或背面人脸图像； [0114] 第一分类单元213，用于基于第一预设分类规则对所述人脸图像进行分类并以第 一标签进行标记，所述第一标签至少包括性别标签和人脸方向标签。 [0115] 更优选的，第二获取模块220包括： [0116] 第二检测单元221，用于基于预设检测模型逐一检测所述素材图像集中的素 10 10 CN 114299195 A 说明书 8/9页 材图像是否具有； [0117] 第二保存单元222，用于在第二检测单元221基于预设检测模型检测出所述素 材图像集中的素材图像具有后，保存所述素材图像中的获得图像以组体 素材图像集；所述素材图像包括上半身图像或下半身图像或整体图像； [0118] 第二分类单元223，用于基于第二预设分类规则对所述素材图像进行分类并 以第二标签进行标记，所述第二标签至少包括性别标签、部位标签和姿态标签。 [0119] 更优选的，第三获取模块230包括： [0120] 第三检测单元231，用于基于预设服饰检测模型逐一检测所述素材图像集中的素 材图像是否具有服饰； [0121] 第三保存单元232，用于在第三检测单元231基于预设服饰检测模型检测出所述素 材图像集中的素材图像具有服饰之后，保存所述素材图像中的服饰获得服饰图像以组成服 饰素材图像集；所述服饰素材图像包括上衣素材图像或下装素材图像或连体衣素材图像或 鞋素材图像或包素材图像； [0122] 第三分类单元233，用于基于第三预设分类规则对所述服饰素材图像进行分类并 以第三标签进行标记，所述第三标签至少包括性别标签、服饰类别标签和姿态标签。 [0123] 更优选的，匹配融合模块240包括： [0124] 第一匹配单元241，用于基于所述第一标签、所述第二标签以及所述第三标签匹配 所述人脸素材图像、所述素材图像和所述服饰素材图像； [0125] 融合生成单元242，用于基于预设融合规则和融合所述人脸素材图像、所述素 材图像和所述服饰素材图像生成广告图像。 [0126] 更优选的，该系统还包括： [0127] 第四获取模块250，用于基于预设背景检测模型和素材图像集获取背景素材图像 集； [0128] 此时融合生成模块240具体用于基于预设融合规则从所述人脸素材图像集、所述 素材图像集以及所述服饰素材图像集中匹配出对应的人脸素材图像、素材图像和 服饰素材图像以及背景素材图像并融合生成广告图像。 [0129] 在一种实施方式中，该系统还包括： [0130] 识别过滤模块260，用于识别所述广告图像中是否具有文字或商标，并在识别出广 告图像中具有文字或商标时过滤该广告图像。 [0131] 更优选的，该系统还包括： [0132] 文案生成模块270，用于在识别过滤模块260识别出广告图像中具有文字或商标时 过滤该广告图像之后，基于预设文案生成模型和所述广告图像生成与所述广告图像对应的 广告文案。 [0133] 更优选的，该系统还包括： [0134] 调整模块280，用于在文案生成模块270基于预设文案生成模型和所述广告图像生 成与所述广告图像对应的广告文案之后，基于预设的广告图样式系统调整所述广告图像中 的人脸、、服饰和文案参数，所述参数至少包括位置参数、大小比例参数和间距参数； [0135] 匹配模块290，用于基于预设规则和目标场景匹配目标广告图像，具体包括： [0136] 第四分类单元291，用于根据预设分类规则对所述广告图像分类获得预设类别的 11 11 CN 114299195 A 说明书 9/9页 广告图像集； [0137] 第二匹配单元292，用于基于预设规则和目标场景从目标预设类别的广告图像集 中匹配目标广告图像。 [0138] 本实施例所提供的广告图像生成系统，用于执行实施例一所提供的广告图像生成 方法，其有益效果与所执行的广告图像生成方法的有益效果相同，在此不做赘述。 [0139] 需要说明的是：上述实施例提供的广告图像生成系统在触发图像生成业务时，仅 以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由 不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全 部或者部分功能。另外，上述实施例提供的广告图像生成系统与实施例一提供的广告图像 生成方法的实施例属于同一构思，即该系统是基于该方法的，其具体实现过程详见方法实 施例，这里不再赘述。 [0140] 需要理解的是，术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”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”、“第三”、“第四”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。 [0141] 当然上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术 的人能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发 明主要技术方案的精神实质所做的修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。 12 12 CN 114299195 A 说明书附图 1/1页 图1 图2 13 13

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