发明专利技术交底书

发明专利技术交底书

1. 发明名称

一种基于产品库数据自动注入与大模型结构化生成的真实海报图片合成方法

2. 技术领域

本发明涉及 AI 内容生成与营销物料自动化技术领域,具体涉及一种海报图片自动生成方法,尤其涉及一种将产品库数据自动注入、由大模型生成结构化海报文案与版式、再由前端确定性合成为真实位图并内嵌可扫码二维码的方法及其系统。

3. 背景技术

营销海报传统依赖人工用 Photoshop/Canva 等设计软件逐张制作,或调用文生图扩散模型直接出图,存在以下缺陷:

(1)人工效率低:选品、排版、配色、文案均需人工,难以批量与实时;

(2)文生图不可控:Stable Diffusion/DALL·E 类模型输出随机、易带水印、文字常乱码,品牌色与版式难以保证一致,无法直接用于生产;

(3)无转化入口:海报不含可扫码的真实功能二维码,仅是"展示图",无法形成营销闭环;

(4)与商品脱节:海报文案与商品主图需手动搬运,易出错、不同步。

因此,亟需一种数据驱动、可控可复现、内嵌真实转化入口、一键产出真实海报图片的自动化方法。

4. 发明内容

4.1 要解决的技术问题

  1. 解决人工制作效率低、难以批量实时的问题,提供产品库数据自动注入;
  2. 解决文生图不可控、文字乱码的问题,提供"大模型出结构化中间表示 + 前端确定性合成"的解耦范式;
  3. 解决海报无转化入口的问题,提供内嵌真实可扫码二维码;
  4. 解决与商品脱节的问题,提供二维码内容直链产品库详情页的营销闭环。

4.2 技术方案

本发明提供一种基于产品库数据自动注入与大模型结构化生成的真实海报图片合成方法,由产品库注入、大模型结构化生成、前端确定性合成、二维码内嵌与一键出图协同实现。对应真实代码(位于 server/routes/bossagents-miniapp/src/pages/asset/)描述关键构成。

(一)产品库数据自动注入与卖点提取

前端 poster-generate.vue 进入即 loadProductList()gstApi.getProduct({current:1,size:50}) 拉取整个产品库;normalizeProduct() 统一取 name/price/image/description 兼容多种字段命名。用户 selectProduct(item) 后回填产品名,并 extractFeatures(description) 从产品描述自动切分提取最多 4 个卖点注入海报,无需人工录入。

(二)大模型结构化生成(轻量中间表示)

POST /api/content/generate-posterserver/routes/content-routes.js:319-397)构造提示词调用 llm.callLLM(...)temperature:0.8, maxTokens:1500),要求模型只返回 JSONtitle/subtitle/taglines/features/callToAction/colorScheme{primary,secondary,background,text}/layoutHint。后端清理 markdown 标记并 JSON.parse 回传。大模型仅产出"文案+配色+布局"这一轻量、可控的中间表示,而非直接出图。

(三)前端 Canvas 确定性合成真实位图

renderPosterToImage(data)poster-generate.vue:283-438)用 Canvas 2D 按层确定性绘制:①渐变背景→②装饰条→③白色圆角主卡片→④标题/副标题(自动换行)→⑤渐变标签→⑥产品库主图(下载后等比 contain 缩放 + 圆角裁切)→⑦卖点列表→⑧分隔线 + 二维码 + CTA。绘制完成经 uni.canvasToTempFilePath({canvasId, width:750, height:1200}) 导出真实 PNG 临时文件。该确定性合成保证品牌色一致、文字准确、可复现。

(四)真实可扫码二维码内嵌(营销闭环)

makeProductQrContent() 生成二维码内容 = pages/gst/mall/info?id={selectedProduct.id}——扫码直跳该产品在商城的详情页。后端 POST /api/content/generate-poster-qrcodeqrcode 库生成二维码 PNG dataURL:

const QRCode = require('qrcode');
const qrDataUrl = await QRCode.toDataURL(String(content), { width:400, margin:2, type:'image/png' });

前端 fetchQrDataUrl 将其落为本地临时文件后 ctx.drawImage(localQr, qrX, qrY, QR_SIZE=220, QR_SIZE) 嵌入右下角,使海报与具体商品强绑定,形成"扫码即购买"的营销闭环。

(五)一键真实出图与可插拔图像模型

savePoster()uni.saveImageToPhotosAlbum 真实落盘到相册previewPoster() 支持预览,regenerate() 一键重绘。架构预留接入"商汤 SenseNova U1 文生图"等 outputModality:image 模型(server/config/models.json)作为可替换的渲染通道,体现前瞻性与可演进性。

4.3 有益效果

  1. 数据驱动自动化:产品库一键取商品并自动提取卖点,告别人工逐张制作;
  2. 可控可复现:LLM 仅出结构化中间表示 + 前端确定性合成,品牌色一致、文字准确,规避文生图乱码/水印;
  3. 营销闭环:内嵌真实可扫码二维码直链商品详情页,海报即转化入口;
  4. 真实落地:产出真实 PNG 位图并落盘/预览/重绘,可纳入内容资产;架构可插拔图像生成模型。

5. 附图说明

图1 系统流程图:展示"用户选品→产品库注入+卖点提取→LLM 出结构化 JSON→Canvas 确定性合成→二维码内嵌→PNG 出图→落盘"全链路。

图2 解耦范式图:对比"文生图直接出图(随机/乱码)"与"LLM 中间表示 + Canvas 合成(可控/可复现)"。

图3 二维码闭环图:展示 makeProductQrContent → 服务端 qrcode 生成 → 前端嵌入 → 扫码跳转商品详情页。

6. 具体实施方式

步骤一:产品库注入。 loadProductList() 拉取产品库,selectProduct 回填名称并 extractFeatures(description) 切分卖点:

function extractFeatures(text) {
  const parts = text.split(/[,,.。;;、]/).map(s=>s.trim()).filter(s=>s.length>=4 && s.length<=14);
  return [...new Set(parts)].slice(0, 4);   // 最多 4 条卖点
}

步骤二:大模型结构化生成。 generate() POST /api/content/generate-poster,后端 callLLM 返回版式 JSON,前端解析为 title/features/colorScheme

步骤三:Canvas 确定性合成。 renderPosterToImage 按层绘制背景、卡片、标题、产品图、卖点,并嵌入二维码:

const qrDataUrl = await fetchQrDataUrl(makeProductQrContent());   // pages/gst/mall/info?id=<id>
const localQr = await downloadToLocal(qrDataUrl);
ctx.drawImage(localQr, cardX + cardW - 52 - QR_SIZE, bottomY + 30, QR_SIZE, QR_SIZE);
ctx.draw(false, () => uni.canvasToTempFilePath({ canvasId:'posterCanvas', width:canvasW, height:canvasH,
  success:(res)=>resolve(res.tempFilePath) }));   // 真实 PNG 文件

步骤四:一键出图。 savePoster()uni.saveImageToPhotosAlbum 落盘,regenerate() 复用表单重绘。

7. 权利要求书草案

权利要求1(独立权利要求). 一种基于产品库数据自动注入与大模型结构化生成的真实海报图片合成方法,其特征在于,包括以下步骤:

  • 数据注入步骤:从产品库拉取商品列表并由用户选定商品,自动提取该商品名称、主图与描述中的卖点,注入海报生成上下文;
  • 结构化生成步骤:调用大模型仅生成包含标题、副标题、卖点、配色与版式提示的结构化中间表示,而非直接生成图像;
  • 确定性合成步骤:依据所述结构化中间表示,由前端绘图引擎按层确定性合成为真实位图文件,保证品牌色一致与文字准确;
  • 二维码内嵌步骤:生成内容指向该商品详情页的可扫码二维码并嵌入位图,使海报与商品强绑定形成营销闭环;
  • 出图步骤:将合成的位图文件保存至本地相册并支持预览与重绘。

权利要求2(从属权利要求). 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述数据注入步骤中,卖点由对商品描述按标点切分并过滤长度后去重提取,最多取设定条数;所述二维码内容指向产品库的商品详情路由并携带商品标识参数。

权利要求3(从属权利要求). 根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定性合成步骤采用 Canvas 2D 在固定画布尺寸上分层绘制背景、圆角主卡片、标题与自动换行文本、商品主图(等比缩放与圆角裁切)、卖点列表及二维码;所述结构化生成步骤所调用的大模型可被替换为专门的文生图模型作为可插拔渲染通道。

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