摘要
本发明涉及人工智能和图像处理技术领域,公开了一种海报元素布局优化方法、装置、设备及存储介质,其方法包括:接收包含多个海报样本的原始布局数据,并提取每一海报样本中多个海报元素的特征;通过图神经网络分析海报元素间的交互关系,并计算每个样本的布局难度分数;获取布局生成模型在迭代过程中上一步的验证损失,并动态调整难度窗口;根据布局难度分数以及难度窗口从多个海报元素的特征中选择目标特征,并输入至布局生成模型进行迭代,并在满足迭代终止条件后,生成最优布局方案;将最优布局方案渲染为可视化海报。该方法可应用于医疗健康养老和金融科技业务领域,显著提升了布局生成的合理性和多样性,同时降低对人工设计经验的依赖。
技术关键词
海报
布局优化方法
元素
样本
注意力参数
关系
多头注意力机制
处理器
可读存储介质
图像处理技术
医疗健康
数据
视觉特征
优化装置
节点
动态
语义特征
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复杂度特征
注意力
卷积模块
多路径
大地电磁信号
攻击检测方法
LSTM模型
注意力机制
Word2Vec模型
编码模块
功率因数
电气设备
充电站
长短期记忆网络
LSTM神经网络模型
诊断骨质疏松
深度学习模型
图像数据预处理
深度学习图像
标定工具