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龙图腾网恭喜国网湖北省电力有限公司武汉供电公司申请的专利基于深度学习的海报自动生成方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119648866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510174078.3，技术领域涉及：G06T11/60；该发明授权基于深度学习的海报自动生成方法及系统是由高克勤;郑黎;刘馨语;陈可儿;李郭继弘;雷鸣;罗耀东;李侯君;李雯茜;戴晗薇设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的海报自动生成方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的海报自动生成方法及系统，方法包括：根据文本描述从模板库中选取各模板种类的目标模板图，所述模板种类包括标题模板、背景模板和标语模板；将各目标模板图的模板种类和随机初始化的几何参数输入训练完毕的布局模型，得到布局方案，根据布局方案生成海报；所述布局模型为LayoutGAN。通过本申请的技术方案，能够快速准确地自动生成满足文本描述的海报。

本发明授权基于深度学习的海报自动生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的海报自动生成方法，其特征在于，所述生成方法包括：根据文本描述从模板库中选取各模板种类的目标模板图，所述模板种类包括标题模板、背景模板和标语模板，包括：利用预设循环网络提取文本描述的语义特征，计算模板库中各模板图模板特征与语义特征的相似度；按照相似度选取各模板种类中前K个模板图，作为各模板种类的候选模板图；对各模板种类的候选模板图进行组合，得到选取方案，并计算各选取方案的选取得分，所述选取得分与选取方案中的相似度均值，以及各模板特征间的相关性均呈正相关；依据选取得分最大值的选取方案确定各模板种类的目标模板图；将各目标模板图的模板种类和随机初始化的几何参数输入训练完毕的布局模型，得到布局方案，根据布局方案生成海报，所述几何参数包括缩放比例、旋转角度以及目标模板图边界框的左上角点和右下角点；所述布局模型为LayoutGAN；所述布局模型的训练方法包括：标注样本海报中各模板种类的矩形框，得到布局标签；将样本海报的布局标签或随机布局输入布局模型，得到布局模型的输出结果后，计算布局损失，所述布局损失为对抗损失和重构损失的加权求和，所述重构损失为布局模型的输出结果和样本海报布局标签间的欧氏距离；依据布局损失训练布局模型；所述随机布局为样本海报中各模板种类模板图的几何参数随机值；所述布局损失还包括模板损失，模板损失的获取过程包括：获取各样本海报中任意模板种类间的位置关系，并计算任意模板种类间位置关系的均值和方差；所述模板损失为：，为模板种类的数量，为模板种类和模板种类间位置关系的方差，为模板种类和模板种类间位置关系的均值，为布局模型的输出结果中模板种类和模板种类间的位置关系；任意模板种类间的位置关系为矩形框的交并比或中心点连线。

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