9月9日，記者從安徽師范大學獲悉，該校物理與電子信息學院教師許晨晨團隊聯合浙江大學、阿里巴巴集團與深圳灣實驗室等單位，基于無監督域適應技術，提出面向廣告海報設計的圖像感知布局生成方法，并構建內容感知圖文排版數據集。這一成果標志著AI輔助創意設計在內容感知布局領域取得重要進展，為智能設計技術從理論研究走向產業應用提供了新范例。相關成果近日刊發在《模式分析與機器智能》上。

在廣告與視覺傳播領域，海報排版是吸引用戶關注、高效傳遞產品信息的關鍵。然而，傳統自動化排版方法由于缺乏對圖像內容的深度理解，往往難以兼顧視覺美觀與內容關聯性，成為制約智能設計發展的技術瓶頸。

針對此問題，研究團隊提出了一種基于生成對抗網絡的跨域自適應方法，能夠根據輸入的產品圖像，自動生成符合大眾審美且內容關聯緊密的海報排版方案。同時，團隊還構建了內容感知圖文排版數據集，涵蓋60548組配對修復海報及對應標注、121000張高質量產品圖像，為相關研究奠定了堅實數據基礎。

面對修復海報與原始圖像之間的域差異挑戰，研究團隊優化了模型結構：引入無監督域自適應機制，創新性地使用像素級判別器，實現跨域的圖像感知排版。此外，團隊首次提出三項內容感知評價指標，可有效量化模型捕捉圖文元素與圖像內容復雜關系的能力。實驗表明，該模型在定量與定性評估中均達到當前最優水平，能夠穩定生成布局合理、內容相關度高的海報版式。

該成果不僅推動了跨域自適應技術與智能設計的深度融合，也為AI輔助創意設計提供了新思路，在廣告設計、數字媒體制作、電商視覺優化等領域具有廣泛的應用潛力。目前，相關技術已在淘寶等電商平臺實現落地。

許晨晨表示，該成果既解決了傳統自動化排版在美觀性和內容相關性難以兼顧的行業痛點，也為后續圖像感知布局生成研究提供了可復用的技術框架。其在電商平臺的成功應用，充分體現了“產學研用”協同模式對促進技術快速轉化的重要作用。

“未來，團隊將繼續深耕圖像內容理解與AI技術融合，探索在數字媒體創作、品牌視覺設計等更多場景的應用，讓智能設計更好服務產業與社會創意實踐。”許晨晨說。