【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，特别是一种基于aigc的品牌平面创意自动生成方法和系统。
技术介绍
1、传统的品牌创意生成过程确实往往需要依赖于专业创意设计师的专业技能和艺术直觉，这一过程包括了从最初的构思到最终的设计实现。设计师们通常会进行深入的市场调研，理解目标受众的喜好和行为模式，同时也要把握品牌的定位和核心价值。基于这些信息，在纸上或电脑上勾勒出初步的创意草图，然后逐步细化设计元素，如色彩、字体、图形等，直至形成一个视觉上吸引人且传达正确信息的品牌形象。
2、然而，这一过程不仅要求设计师具备高水平的艺术素养和创意思维，同时也意味着大量的时间和精力投入。设计师与客户之间的沟通往往需要经过多轮的反馈与调整，每一次修改都可能带来额外的时间消耗。
3、因鉴于此，特提出本专利技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种基于aigc的品牌平面创意自动生成方法和系统，以解决相关技术中品牌创意生成过程完成依赖于人工导致的成本高、耗时长的技术问题。
2、为达到上述技术目的，本专利技术采取了以下技术方案：
3、根据本专利技术的一个方面，提供了一种基于aigc的品牌平面创意自动生成方法，包括：
4、步骤s1，向ai模型输入品牌需求信息，输出多个创意内容方向；
5、步骤s2，通过ai模型为每个创意内容方向生成初步设计草图；
6、步骤s3，确认创意内容方向和对应的初步设计草图后，通过ai模型进行批
7、步骤s4，对批量生成的图像和扩充的素材进行自动评分，筛选出优质的创意图像；
8、步骤s5，确认优质创意图像后，对选定的创意图像进行精细调整和优化，最终生成平面创意设计图。
9、进一步地，所述创意内容方向包括创意主题、视觉元素、色彩基调、文字元素、整体印象。
10、进一步地，步骤s2中，所述初步设计草图由stable diffusion模型生成；所述stable diffusion模型基于扩散模型，包括：
11、前向扩散：逐步向图片添加噪声，每一步都在前一步的基础上添加噪声，生成时间步的方式为：
12、
13、其中，xt是输出，是均值，βi是方差。
14、反向扩散：从一个随机噪声开始通过不断的去噪逐步还原出原始图片，生成时间步的方式为：
15、
16、其中，ε～n(0，1)，θ，表示网络模型的参数，α是超参。
17、进一步地，所述步骤s3中，还包括：将lora模型的参数注入stable diffusion模型，从而改变模型的生成风格，其数学公式表达如下：
18、w＝w0+ba
19、其中w0是初始sd模型的参数，ba为低秩矩阵也就是lora模型的参数，w代表被lora模型影响后的最终sd模型参数。
20、进一步地，所述步骤s4中，自动评分的评分机制基于多种评价指标，包括视觉美感、创意独特性、品牌契合度。
21、进一步地，所述步骤s5中，所述精细调整和优化，具体包括包括色彩校正、细节修饰、排版调整。
22、根据本专利技术的另一个方面，提供了一种aigc的品牌平面创意自动生成系统，包括
23、需求理解单元，用于向ai模型输入品牌需求信息，输出多个创意内容方向；
24、草图设计单元，用于通过ai模型为每个创意内容方向生成初步设计草图；
25、批量生成单元，用于确认创意内容方向和对应的初步设计草图后，通过ai模型进行批量图像生成及素材扩充；
26、评分筛选单元，用于对批量生成的图像和扩充的素材进行自动评分，筛选出优质的创意图像；
27、调整优化单元，用于确认优质创意图像后，对选定的创意图像进行精细调整和优化，最终生成平面创意设计图。
28、根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
29、所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
30、所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上述的方法中的步骤。
31、根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的方法中的步骤。
32、本专利技术提供的一种基于aigc的品牌平面创意自动生成方法和系统，可以自动化地生成创意方向和平面设计图，并根据客户需求灵活进行修改与调整。在保证设计质量的前提下，该方法显著缩短了创意生成的时间，从过去的周级别缩短至小时级别，大大提高了品牌创意制作效率。
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1.一种基于AIGC的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于AIGC的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，所述创意内容方向包括创意主题、视觉元素、色彩基调、文字元素、整体印象。
3.根据权利要求1所述的基于AIGC的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，步骤S2中，所述初步设计草图由Stable Diffusion模型生成；所述Stable Diffusion模型基于扩散模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于AIGC的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，所述步骤S3中，还包括：将LoRA模型的参数注入Stable Diffusion模型，从而改变模型的生成风格，其数学公式表达如下：
5.根据权利要求1所述的AIGC的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，所述步骤S4中，自动评分的评分机制基于多种评价指标，包括视觉美感、创意独特性、品牌契合度。
6.根据权利要求1所述的AIGC的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，所述步骤S5中，所述精细调整和优化，具体包括包括色彩校正、细节修
7.一种AIGC的品牌平面创意自动生成系统，其特征在于，包括
8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1-6任意一项所述的方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于aigc的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于aigc的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，所述创意内容方向包括创意主题、视觉元素、色彩基调、文字元素、整体印象。
3.根据权利要求1所述的基于aigc的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，步骤s2中，所述初步设计草图由stable diffusion模型生成；所述stable diffusion模型基于扩散模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于aigc的品牌平面创意自动生成方法，其特征在于，所述步骤s3中，还包括：将lora模型的参数注入stable diffusion模型，从而改变模型的生成风格，其数学公式表达如下：
【专利技术属性】
技术研发人员：吴超，杨军，
申请(专利权)人：上海旺脉信息科技集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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