[发明专利]一种广告配图方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供一种广告配图方法、装置及电子设备，该方法包括：通过广告配图过程中的历史数据训练得到对目标对抗深度神经网络DNN模型；基于目标对抗DNN模型以及目标广告，在图片数据库中确定目标图片；将目标图片设置为目标广告的配图。本发明提供的广告配图方法，可以实现在线实时为广告配图，而无需人工标注，操作便捷且省时，从而可以提升广告配图的效率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种广告配图方法、装置及电子设备。

背景技术

随着互联网技术、多媒体技术以及社会经济的高速发展，广告已经成为重要的商业宣传和营销手段，企业投放大量广告在互联网等多媒体平台，以获得巨大的经济收益。而在广告投放过程中，配置有图片的广告相比无图广告能够直观呈现更加丰富的信息，因而通过为广告配置图片可以有效提升广告的点击率。但是，目前在为广告配置图片的过程中，通常是通过人工为每一广告标注对应的一张或者多张图片，工作量大且操作繁琐，尤其是广告数量多且每一广告配置的图片数量较多时，从而导致广告配图的效率较低。

可见，目前在为广告配置图片的过程中，存在广告配图的效率低的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种广告配图方法、装置及电子设备，以解决目前在为广告配置图片的过程中，存在广告配图的效率低的问题。

为解决上述问题，本发明实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供了一种广告配图方法，包括：

通过广告配图过程中的历史数据训练得到对目标对抗深度神经网络DNN模型；

基于所述目标对抗DNN模型以及目标广告，在图片数据库中确定目标图片；

将所述目标图片设置为所述目标广告的配图。

第二方面，本发明实施例还提供了一种广告配图装置，包括：

模型训练模块，用于通过广告配图过程中的历史数据训练得到对目标对抗深度神经网络DNN模型；

图片确定模块，用于基于所述目标对抗DNN模型以及目标广告，在图片数据库中确定目标图片；

配图模块，用于将所述目标图片设置为所述目标广告的配图。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述广告配图方法的步骤。

第四方面，本发明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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述广告配图方法的步骤。

本发明实施例，通过广告配图过程中的历史数据训练得到对目标对抗深度神经网络DNN模型；基于目标对抗DNN模型以及目标广告，在图片数据库中确定目标图片；将目标图片设置为目标广告的配图。这样，电子设备可以实现在线实时为广告配图，而无需人工标注，操作便捷且省时，从而可以提升广告配图的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的广告配图方法的流程示意图之一；

图2是本发明实施例提供的广告配图方法的流程示意图之二；

图3是本发明实施例提供的训练对抗DNN模型的示意图；

图4是本发明实施例提供的广告配图的示意图；