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uc头条广告投放！AIGC生成广告图技术方案大揭秘

发表时间：2023-08-12 19:25

技术方案

目前在建的制图流程主要有三大类：人物类流程、广告底图流程和意向图文类流程。在各类图片的生成流程中，人物类图片的需求最多，挑战也最大，因此其制图流程也最复杂。

此后，重点以“人物生成”为例，说明uc头条广告投放制图流程的操作过程，并介绍涉及的多种技术的运用方法。

1. 制图流程介绍各类制图技术的流程示意图如下：

人物类流程：

当前主要实现在人脸 ID、发式、服饰、表情、体态、背景等维度上的可控。

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广告底图类流程：根据具体的uc头条广告投放营销业务点，应用大语言模型的创意提供能力、综合历史上的高价值物料，整理高质量 prompt，应用 stable diffusion 生成能力，生成多样化的广告底图。

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意向图文类流程：在广告营销领域，“意向”的借用，配以和业务点相关的“宣传语”，往往能起到直击人心的营销效果。在“意向”、“宣传语”的获取方面，AIGC依然以大语言模型、历史高价值物料为依据；在文字渲染方面，既可用传统的选取特定字体、字号、颜色的渲染方式，也可直接应用模型（deepfloyd IF）的添加文本方式，前者可控性更强，而后者和图像的整体融合度更自然，可据具体情况选用。

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2. 人物制图过程

获取人脸素材-GAN

GAN是一种生成对抗网络模型，基于GAN技术，可以生成丰富的包括不同性别、年龄段、特点的人脸。它的生成器是一个深度卷积神经网络，它由多个层组成，每个层都包含一组卷积和上采样操作，用于将中间向量转换为图像。

生成的步骤如下：

首先，GAN 利用了一组预训练的人脸图像数据集进行训练，学习人脸的特征和风格。

然后，在训练过程中，GAN 将潜在空间向量与可训练的转换器结合，以生成具有不同特征和风格的中间向量，形成（向量、风格）pair对。

最后，将这些中间向量输入到生成器中，就可以获得逼真的人脸图像。

此外，为了避免生成的人脸图像出现棕色或灰色调，GAN 还引入了一个归一化操作，用于平衡不同层之间的输出。GAN 还引入了一种新的技术，称为“progressive growing”，它可以在训练过程中逐渐增加图像的分辨率，从而产生更高质量的图像。最终，GAN 可以生成高度逼真、多样化和可塑性的人脸图像。

GAN 结构及生成人脸的效果展示

控制人物发式、服饰

人物的发式、服饰控制基于StableDiffusion + lora实现的。LoRA，英文全称 Low-Rank Adaptation of Large Language Models，直译为大语言模型的低阶适应，是微软的研究人员为了解决大语言模型微调而开发的一项技术，使其它用在cross-attention layers（交叉关注层）也能影响用文字生成图片的效果。它对人脸的学习效果介于 dreambooth、texual inversion 两者之间，参数文件大小可控：2-200 MB，对人物的发式、服饰泛化生成能力极佳。

交叉注意力层的权重以矩阵形式排列， LoRA模型通过将不同的权重添加到这些矩阵中来微调模型。LoRA 模型文件可以做到很小的的技巧是：将矩阵分解为两个较小的（低秩）矩阵，通过这样做，则可存储更少的参数。

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LoRA 矩阵分解示意图

各类文档中往往标示出需要至少3张相同的人脸图像来进行学习，经实验，如对面部无多角度生成需求（如广告图大多数人物形象为正面照），仅用一张人脸图像学习即可（需要为清晰正面照）。

目标人物（第一张）& 生成人物示意图

编辑人物表情、体态

在表情方面，AIGC参考了高价值广告图中的人物表情，用于后期的表情迁移，目的在于明确传达广告图中人物遇到问题时的“苦闷”及解决问题后的“喜悦”情绪；表情迁移技术当前比较稳定的方案是 controlnet 的面部控制。

在体态方案，参考高价值广告图中的人物体态特征：分别用 blender、openpose 生成提取人物姿势；应用 depth 模型提取人物综合体态特征图（即深度图），相较于姿势图，深度图能同时刻画“姿势+身材”；然后用 sd + controlnet 实现，controlnet 作为 sd 的补充网络，生成过程分为两个阶段：

首先，用预处理模型提取人物表情、姿势、深度图

其次，应用 controlnet 大模型作用于 sd 网络，控制按指定表情、姿势进行人物生成。

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controlnet 作用于 stable diffusion 网络示意图

controlNet 子网络结果图

调整人物背景

针对广告主营销业务特点，让人物出现在恰当的场景里，如小说类图像人物出现在：健身房、客厅、卧室、花店等室内场景，及公园、山谷、海边等户外场景。背景图的自动化生成工作主要有以下步骤：

首先，收集背景图库，图片可由 sd v2.1 直接生成高清图片，经人工筛选可用，只需找到合适的prompt 。

其次，对包含人物的原图进行抠图，用于后续的背景合成，现基于 PaddleMatting 做人物抠图，未来考虑应用 SAM（Segment Anything Model）实现。

最后，按最终输出图像比例，应用 pillow 库 alpha_composite 方法合成至背景图相应位置。

后置处理过程

上述过程完成后，为了在广告业务实现更好的营销效果，会在图像中添加广告语、品牌logo、水印等信息；除此之外，部分商品按规定需要在广告图上明确标识出营销产品基本信息。这里，AIGC应用准备好的广告语，及广告主提供的产品信息，结合人物识别模型，将广告语及产品信息添加至合适的位置上，保证人物不遮挡。至此，一张可以用于线上投放的人物广告图就完成了。

未来展望

短期规划

目前，AIGC已经可以按照既定的出图流程，持续、稳定地产出高质量的AI广告图像，但在流程自动化、图像丰富度方面，依然存在很大的优化空间。

在短期内，为持续产出更多业务价值，AIGC将在两个方向继续努力：

一方面，对标当前最好的付费产品出图效果，思考其核心技术能力及产品逻辑;

另一方面，跟进最新的开源技术，如 composer、visual 大语言模型、stable diffusion xl、deepfloyd IF等，实现更精确的图像生成和编辑，提高AI出图的可控性及稳定性。

最终，将综合两方面成果，进一步简化出图流程，提高自动化程度，同时大幅提升业务图像的丰富度，以广泛满足各行各业广告主对图像物料的需求。

长期展望

在长期上，AIGC将不再局限于标签化的图像生成，而是让用户自由地同大语言模型去交互，沟通广告创意，模型会给到用户相关性较大的十几、二十种图文示例，用户从中选择一种，选择"量产"。

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