新芽专题介绍（50）：海报生成

Last updated on Sep 27, 2025

一、专题介绍

1.1 研究背景

随着文旅产业的发展，旅游景区、城市宣传、文旅节庆活动等都需要大量视觉海报来吸引游客。传统的旅游海报制作依赖于人工设计师完成，他们需要综合考虑背景图像与文字信息的协调性（如标题、副标题、宣传语、活动时间地点等），并进行字体排版、颜色搭配和位置选择。这一过程耗时费力，尤其在需要大规模生成多版本宣传物料时效率较低。近年来，AI图像生成和智能排版技术的发展为海报设计的自动化提供了新的可能。通过结合背景图像与输入的文本信息，模型可以自动推荐文字在画面中的合理位置，并保持视觉美观和信息清晰度，从而大幅提高设计效率。

1.2 研究意义

  1. 提升设计效率：减少人工排版工作量，快速生成大量旅游海报，提高宣传迭代速度。

  2. 降低成本：避免过多依赖专业设计师，降低小型景区或地方文旅部门的宣传成本。

  3. 增强适配性：根据不同的背景图像（如山水、城市风光、历史文化场景），自动推荐合适的文字位置和大小，保证视觉效果和可读性。

  4. 推动文旅数字化：结合 AI 技术为旅游产业赋能，让宣传海报生成更加智能化和个性化。

1.3 当前主要挑战

尽管方向重要，但实现文旅海报生成仍然面临多重挑战：

  1. 挑战一：文字与背景的协调性

    • 背景图像的内容复杂度高（如山脉、建筑、人群），如何避免文字与前景元素重叠，确保清晰可读，是一个核心问题。

    • 不同背景的留白区域位置不一致，如何智能检测和利用留白区域需要研究。

  2. 挑战二：多层次文本信息的布局

    • 主标题、副标题、普通说明文字在字号、位置和层次上需要有清晰区分，同时保持整体和谐。

    • 不同长度的文字对排版空间需求不同，需要动态调整。

  3. 挑战三：数据与标注问题

    • 缺乏大规模的旅游海报布局数据集，模型难以直接学习。

    • 需要结合合成数据（如背景图+文本属性+人工规则生成布局）来增强训练。

综上，文旅海报生成技术仍在探索突破阶段，这是一个很好的学习窗口：既能接触实际需求，又能跟随前沿研究。

二、学习资料与参考文献

为了引导新芽学子逐步进入研究，本专题结构分为以下四部分：

2.1 基础教材与学习材料

在开始探险之前，你需要掌握一些基础的“内功心法”，这些是后续一切学习的基石。以下是你可以使用的一些书籍/教程：

此外，你也可以使用一些入门工具：

Tips：务必摆脱所有基础都打好后，再进行下一阶段学习的心态，在干中学，遇到不明白的再回溯补基础。

2.2 入门文献

学生第一阶段的阅读训练，可帮助理解图像生成这一通用方向。仅用于入门，不可选择此部分文献汇报。

    • GAN:Generative Adversarial Nets (NeurIPS 2014)
    • DCGAN: Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks (ICLR 2016）
    • VAE: Auto-Encoding Variational Bayes (ICLR 2014)
    • DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models (NeurIPS 2020)
    • DDIM: Denoising Diffusion Implicit Models (ICLR 2021)
    • Stable diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (CVPR 2022)
    • ControlNet: Adding Conditional Control to Text-to-Image Diffusion Models (ICCV 2023)

2.3 进阶文献（图像生成前沿方法）

学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

    • MultiDiffusion: MultiDiffusion: Fusing Diffusion Paths for Controlled Image Generation (ICML 2023 )
    • BoxDiff: BoxDiff: Text-to-Image Synthesis with Training-Free Box-Constrained Diffusion (ICCV 2023)
    • LayoutDM: LayoutDM: Discrete Diffusion Model for Controllable Layout Generation (CVPR 2023)
    • LayoutDiffusion: LayoutDiffusion: Improving Graphic Layout Generation by Discrete Diffusion Probabilistic Models (ICCV 2023)
    • TextDiffuser: TextDiffuser: Diffusion Models as Text Painters(NeurIPS 2023)
    • TextDiffuser-2: TextDiffuser-2: Unleashing the Power of Language Models for Text Rendering(ECCV 2023)
    • Desigen: Desigen: A Pipeline for Controllable Design Template Generation(CVPR 2024)
    • TextCenGen: TextCenGen: Attention-Guided Text-Centric Background Adaptation for Text-to-Image Generation (ICML 2025)
    • PLay: PLay: Parametrically Conditioned Layout Generation using Latent Diffusion (ICML 2023)

2.4 海报生成领域相关文献

结合本专题的研究背景，逐渐引导学生进入海报生成研究领域。学生可在此部分选择进阶文献进行专题汇报，或自行查找最新的同类重要文献。

    • PosterCraft: PosterCraft: Rethinking High-Quality Aesthetic Poster Generation in a Unified Framework (Arxiv 2025)
    • PosterLayout: PosterLayout： A New Benchmark and Approach for Content-aware Visual-Textual Presentation Layout (CVPR 2023)
    • AutoPoster: AutoPoster: A Highly Automatic and Content-aware Design System for Advertising Poster Generation (MM 2023)
    • TextPainter: TextPainter： Multimodal Text Image Generation with Visual-harmony and Text-comprehension for Poster Design (MM 2023)
    • GlyphDraw2: Automatic Generation of Complex Glyph Posters with Diffusion Models and Larg (AAAI 2024)
    • POSTA: A Go-to Framework for Customized Artistic Poster Generation(CVPR 2025)
    • POSTO: Structuring Layout Trees to Enable Language Models in Generalized Content-Aware Layout Generation(CVPR 2025)
    • Scan-and-Print: Patch-level Data Summarization and Augmentation for Content-aware Layout Generation in Poster Design (IJCAI 2025)
    • PosterMate: PosterMate: Audience-driven Collaborative Persona Agents for Poster Design (UIST 2025)

三、结语与期望

“新芽计划”的初衷是点燃新芽学子对未知探索的热情，并为大家提供一片成长的沃土。海报生成是一个充满挑战与机遇的领域，它既是国家需求的“硬骨头”，也是学术创新的“试金石”。希望通过这个专题，新芽学子不仅能学到前沿的 AI 知识，更能培养出独立思考、动手实践和解决复杂问题的能力。

我们热切期待，在最终的汇报中，能看到大家闪耀着智慧火花的解读与创见！