[发明专利]海报模板的生成方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种海报模板的生成方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多张海报的每个图层，并且确定所述每个图层的命名；

提取所述每个图层的外轮廓的位置信息，在预设图片上描绘出每个图层外轮廓，并结合所述每个图层的命名生成多个海报模板；以及

利用所述多个海报模板训练海报生成模型，将待制作的海报模板输入至训练好的海报生成模型，生成新的海报模板。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取海报的每个图层，并且确定所述每个图层的命名，包括：

获取每张海报的类型；

根据所述每张海报的类型及对应命名规则得到所述每个图层的命名。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述每个图层的外轮廓的位置信息，包括：

获取每张海报的当前格式；

根据所述每张海报的当前格式及对应解析方式进行海报解析，以得到所述每个图层的外轮廓的位置信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述海报生成模型为变分自编码器模型，其中，所述利用所述多个海报模板训练海报生成模型，包括：

将海报模板输入到编码器的卷积神经网络当中，其中，输入的图片为x，维数为n维，输出2x m维的隐变量，一个为均值μ，另一个为标准差σ；

从标准正态分布N(0，1)中采样常数ε，所述标准差σ与所述常数ε相乘后与所述均值μ相加，得到m维的隐变量z；

将所述m维的隐变量z作为解码器的输入，通过反卷积神经网络后输出新的海报模板x′；

最小化目标函数，并利用随机梯度下降法训练网络，直至收敛，得到所述训练好的海报生成模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标函数为：

loss_all＝loss(x，x′)+KL，

其中，x为所述输入的图片，x′为所述新的海报模板，KL为散度。

6.一种海报模板的生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取多张海报的每个图层，并且确定所述每个图层的命名；

提取模块，用于提取所述每个图层的外轮廓的位置信息，在预设图片上描绘出每个图层外轮廓，并结合所述每个图层的命名生成多个海报模板；以及

生成模块，用于利用所述多个海报模板训练海报生成模型，将待制作的海报模板输入至训练好的海报生成模型，生成新的海报模板。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：

第一获取单元，用于获取每张海报的类型；

命名单元，用于根据所述每张海报的类型及对应命名规则得到所述每个图层的命名。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述提取模块包括：

第二获取单元，用于获取每张海报的当前格式；

解析单元，用于根据所述每张海报的当前格式及对应解析方式进行海报解析，以得到所述每个图层的外轮廓的位置信息。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理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，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-5任一项所述的海报模板的生成方法。

10.一种非临时性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，以用于实现如权利要求1-5任一项所述的海报模板的生成方法。