AutoPP：迈向自动化的产品海报生成与优化
计算机视觉与模式识别
2025-12-29 v1 信息检索
机器学习
摘要
产品海报将引人注目的视觉效果与信息丰富的文本相融合，以突出产品并吸引客户的注意力。然而，制作吸引人的海报并根据在线表现进行手动优化既费力又消耗资源。为了解决这一问题，我们提出了 AutoPP，一个用于产品海报生成和优化的自动化流水线，无需人工干预。具体而言，生成器仅依赖基本产品信息，首先使用统一的设计模块将海报的三个关键元素（背景、文本和布局）整合为一个连贯的输出。然后，元素渲染模块将这些元素编码为条件 token，高效且可控地生成产品海报。基于生成的海报，优化器利用在线反馈来提升其点击率（CTR）。它系统地替换元素以收集细粒度的 CTR 比较，并利用孤立直接偏好优化（IDPO）将 CTR 的提升归因于孤立的元素。我们的工作得到了 AutoPP1M 数据集的支持，这是专门为产品海报生成和优化设计的最大数据集，包含一百万张高质量海报以及从超过一百万用户收集的反馈。实验表明，AutoPP 在离线和在线设置中均取得了 SOTA 结果。我们的代码和数据集已公开于：https://github.com/JD-GenX/AutoPP
引用
@article{arxiv.2512.21921,
title = {AutoPP: Towards Automated Product Poster Generation and Optimization},
author = {Jiahao Fan and Yuxin Qin and Wei Feng and Yanyin Chen and Yaoyu Li and Ao Ma and Yixiu Li and Li Zhuang and Haoyi Bian and Zheng Zhang and Jingjing Lv and Junjie Shen and Ching Law},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.21921},
year = {2025}
}
备注
Accepted to AAAI 2026