模型训练采样方法、海报生成方法、装置、设备及介质

本发明公开一种模型训练采样方法、海报生成方法、装置、设备及介质，涉及金融科技领域、医疗健康领域及人工智能技术领域，包括：获取样本集中各个样本的难度分数；按照样本的难度分数将样本集划分为挑战区以及多样性区；从挑战区以及多样性区中采集训练样本。本发明中，挑战区聚焦于当前模型难以处理的布局组合(如多元素非对称排列)，通过强化训练加速收敛；多样性区则通过维护不同语义类别的样本分布(如不同风格海报)，防止模型陷入局部最优解。这种双区段管理机制实现了训练资源的最优分配，既避免了简单样本的重复训练冗余，又确保模型在攻克难点的同时保持泛化能力，最终显著提升布局生成质量与训练效率。