PosterCopilot – 南大聯合LibLib.ai等推出的海報設計模型

PosterCopilot：革新海報設計的智能力量

由學攜手LibLib.ai與中科院自動化所共同研發的PosterCopilot，正以其專業級海報設計大模型的身份，引領一場設計領域的智能化變革。該模型運用一套獨具匠心的三階段訓練策略，賦予了其超凡的布局推理能力與精準的編輯掌控力，能夠全程貫穿從素材構思到最終成品的整個設計流程。

PosterCopilot的獨特之處

PosterCopilot不僅僅是一個設計工具，更是一個智能的創意伙伴。它集成了全素材生成、缺失素材智能填補以及多輪精細化編輯等強大功能。更重要的是，它配備了業界領先的高質量分層海報數據集，有效解決了當前設計模型在幾何感知、視覺真實性及編輯靈活性方面的固有難題，為人工智能輔助創意設計開辟了嶄新的道路。

PosterCopilot的核心優勢

• 全方位素材海報創作：當用戶提供所有設計素材時，PosterCopilot能以其精湛的算法，精準地編排各類多模態元素，生成符合嚴謹美學規范的專業海報，同時確保所有原始素材的視覺質量絲毫無損。
• 智能補全缺失元素：面對素材不完整的狀況，模型能夠自主合成風格協調一致的背景或點綴性裝飾層，將用戶模糊的創意構想轉化為一幅完整而引人注目的海報。
• 多維度精細化調整：
  • 精準單層修改：用戶可以針對海報中的特定圖層進行細致的調整，例如改變人物發色或重塑物體材質，而不會影響到海報的其他部分。
  • 全局主題遷移：只需一鍵操作，便可輕松切換海報的整體風格主題，模型將自動替換核心元素并相應調整相關配飾，同時巧妙保留原有的版式布局。
  • 智能尺寸適配：依據用戶設定的畫布尺寸參數，模型能夠重新推演出最佳布局方案，完美契合不同媒介的展示需求。
• 創意概念的具象化：PosterCopilot強大的能力在于將抽象的設計理念轉化為具體的視覺素材。它能夠生成高質量、工程級的提示詞，精準引導生成模型，從而創作出與設計風格高度契合的素材。

PosterCopilot的技術基石

• 循序漸進的三階段訓練機制：
  • 階段一：擾動監督微調（PSFT）：通過引入高斯噪聲擾動，引導模型學習坐標的分布規律而非孤立的點，從而校正幾何空間的畸變，顯著提升海報布局的幾何合理性。
  • 階段二：視覺-現實對齊強化學習（RL-VRA）：運用基于DIoU（Distance IoU）和元素保真度的獎勵信號，有效解決元素重疊和比例失調等問題，確保海報布局的視覺真實感。
  • 階段三：美學反饋強化學習（RLAF）：借助美學評估模型，鼓勵模型生成更具視覺沖擊力、更富多樣性的布局，從而突破單一參考標準的局限。
• 生成式智能體（Generative Agent）：該模型巧妙融合了接待模型（Reception Model）與文本到圖像（T2I）生成模型，實現了從抽象創意到具體視覺元素的無縫銜接。接待模型負責將用戶的復雜意圖分解為詳盡的規劃，并生成精密的工程級提示詞，驅動T2I模型創作出高品質的素材。
• 海量高品質分層海報數據集：PosterCopilot的訓練得益于一個包含16萬張專業海報、總計260萬個圖層的大型數據集。通過OCR輔助的精細化圖層融合技術，該數據集克服了傳統數據集中圖層過度碎片化的弊端，為模型的深度學習提供了堅實而豐富的數據基礎。

PosterCopilot的應用領域

• 廣告與市場推廣：能夠快速生成符合品牌調性與營銷主題的海報，并能適應多平臺尺寸要求，支持反復修改，有效滿足各類廣告宣傳需求。
• 創意設計機構：作為設計師的得力助手，能夠迅速產出初步設計方案，并提供素材補充與優化建議，顯著提升設計效率和創意產出。
• 企業內部設計團隊：有助于規范設計流程，快速響應市場變化，并促進跨部門協作，整體提升團隊工作效能。
• 教育與培訓領域：可作為教學輔助工具，幫助學生理解設計原理，激發創新思維，適用于設計教學與創意啟蒙等場景。
• 文化藝術機構：能夠為展覽及文化活動量身定制富有藝術感染力的海報，并能生成與文化氛圍高度契合的設計方案。