PosterCopilot

PosterCopilot – 南大联合LibLib.ai等推出的海报设计模型

PosterCopilot：革新海报设计的智能力量

由学携手LibLib.ai与中科院自动化所共同研发的PosterCopilot，正以其专业级海报设计大模型的身份，引领一场设计领域的智能化变革。该模型运用一套独具匠心的三阶段训练策略，赋予了其超凡的布局推理能力与精准的编辑掌控力，能够全程贯穿从素材构思到最终成品的整个设计流程。

PosterCopilot的独特之处

PosterCopilot不仅仅是一个设计工具，更是一个智能的创意伙伴。它集成了全素材生成、缺失素材智能填补以及多轮精细化编辑等强大功能。更重要的是，它配备了业界领先的高质量分层海报数据集，有效解决了当前设计模型在几何感知、视觉真实性及编辑灵活性方面的固有难题，为人工智能辅助创意设计开辟了崭新的道路。

PosterCopilot的核心优势

全方位素材海报创作：当用户提供所有设计素材时，PosterCopilot能以其精湛的算法，精准地编排各类多模态元素，生成符合严谨美学规范的专业海报，同时确保所有原始素材的视觉质量丝毫无损。
智能补全缺失元素：面对素材不完整的状况，模型能够自主合成风格协调一致的背景或点缀性装饰层，将用户模糊的创意构想转化为一幅完整而引人注目的海报。
多维度精细化调整：
- 精准单层修改：用户可以针对海报中的特定图层进行细致的调整，例如改变人物发色或重塑物体材质，而不会影响到海报的其他部分。
- 全局主题迁移：只需一键操作，便可轻松切换海报的整体风格主题，模型将自动替换核心元素并相应调整相关配饰，同时巧妙保留原有的版式布局。
- 智能尺寸适配：依据用户设定的画布尺寸参数，模型能够重新推演出最佳布局方案，完美契合不同媒介的展示需求。
创意概念的具象化：PosterCopilot强大的能力在于将抽象的设计理念转化为具体的视觉素材。它能够生成高质量、工程级的提示词，精准引导生成模型，从而创作出与设计风格高度契合的素材。

PosterCopilot的技术基石

循序渐进的三阶段训练机制：
- 阶段一：扰动监督微调（PSFT）：通过引入高斯噪声扰动，引导模型学习坐标的分布规律而非孤立的点，从而校正几何空间的畸变，显著提升海报布局的几何合理性。
- 阶段二：视觉-现实对齐强化学习（RL-VRA）：运用基于DIoU（Distance IoU）和元素保真度的奖励信号，有效解决元素重叠和比例失调等问题，确保海报布局的视觉真实感。
- 阶段三：美学反馈强化学习（RLAF）：借助美学评估模型，鼓励模型生成更具视觉冲击力、更富多样性的布局，从而突破单一参考标准的局限。
生成式智能体（Generative Agent）：该模型巧妙融合了接待模型（Reception Model）与文本到图像（T2I）生成模型，实现了从抽象创意到具体视觉元素的无缝衔接。接待模型负责将用户的复杂意图分解为详尽的规划，并生成精密的工程级提示词，驱动T2I模型创作出高品质的素材。
海量高品质分层海报数据集：PosterCopilot的训练得益于一个包含16万张专业海报、总计260万个图层的大型数据集。通过OCR辅助的精细化图层融合技术，该数据集克服了传统数据集中图层过度碎片化的弊端，为模型的深度学习提供了坚实而丰富的数据基础。