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申请/专利权人：杭州拼便宜网络科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于机器学习的智能海报生成方法、装置及存储介质，其中方法包括如下步骤：获取用户选定的原料图片；将所述原料图片输入至一个图片分类模型以使所述图片分类模型输出所述原料图片的图片类型；将所述原料图片及其图片类型输入至一个海报分析模型以使所述海报分析模型输出一个预设海报模板；获取用户的操作指令以将所述原料图片对应至所述预设海报模板的预设位置处；将促销数据或价格数据匹配至所述预设海报模板中所述原料图片的周边位置。本申请的有益之处在于提供了一种根据用户选定的原料图片即能自动选定模板并快捷生成原料图片组合而成的基于机器学习的智能海报生成方法。

主权项：1.一种基于机器学习的智能海报生成方法，其特征在于：所述基于机器学习的智能海报生成方法包括如下步骤：获取用户选定的原料图片；将所述原料图片输入至一个图片分类模型以使所述图片分类模型输出所述原料图片的图片类型；将所述原料图片及其图片类型输入至一个海报分析模型以使所述海报分析模型输出一个预设海报模板；获取用户的操作指令以将所述原料图片对应至所述预设海报模板的预设位置处；将促销数据或价格数据匹配至所述预设海报模板中所述原料图片的周边位置；其中，获取用户选定的图片包括：商品图片、背景图片、插画图片、标语图片；所述背景图片、所述插画图片和所述标语图片由用户从图库或互联网获取；所述商品图片的获得方法为：获取用户选定的店铺范围；根据店铺范围内的店铺的历史订单数据生成促销商品列表；根据促销商品列表获取商品图片；其中，所述根据店铺范围内的店铺的历史订单数据生成促销商品列表包括：获取店铺的历史采购订单数据；根据店铺的历史采购订单数据生成店铺的三维属性坐标；以店铺的三维属性坐标的坐标值进行K-Means聚类运算；根据K-Means聚类运算的结果划分成若干店铺属性集合；所述三维属性坐标构建包括如下步骤：设置一个商品分类表将商品分为快消类、生活类和文具类；根据商品分类表将一个店铺的历史采购订单数据中商品分别归类至商品分类表的分类中；计算店铺在每个商品分类表的分类中商品的分类总价；以商品分类表的三个分类分别作为坐标轴建立三维属性坐标的坐标系，以店铺的在这三个分类的分类总价作为坐标值；所述图片分类模型输出的图片类型包括：商品、背景、插画、标语；所述图片分类模型为一个CNN神经网络模型；所述基于机器学习的智能海报生成方法还包括如下步骤：根据历史海报的素材数据获取历史海报中的商品、背景、插画和标语分别的图片数据；所述基于机器学习的智能海报生成方法还包括如下步骤：将所述商品、背景、插画和标语的图片数据作为输入数据，以图片类型为输出数据训练所述图片分类模型；所述基于机器学习的智能海报生成方法还包括如下步骤：将所述商品、背景、插画和标语的图片数据以及图片类型作为输入数据，以历史海报作为输出数据训练所述海报分析模型；所述基于机器学习的智能海报生成方法还包括如下步骤：根据历史海报的素材数据获取历史海报中的商品、背景、插画和标语图片的图片坐标；根据所述历史海报中的图片的所述图片坐标生成标示图片填充位置的矩形图框；所述基于机器学习的智能海报生成方法还包括如下步骤：根据所述图片坐标调整所述原料图片的大小。

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