海报生成可用率88% | 效果吊打GPT-4o：设计师提效N倍，DreamPoster令Canva王座不保！ - 科技区角海报生成可用率88% | 效果吊打GPT-4o：设计师提效N倍，DreamPoster令Canva王座不保！

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项目主页-https://dreamposter.github.io/

体验链接-https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home

论文链接-https://arxiv.org/pdf/2507.04218

为什么需要这个算法？--虽然当前已经有很多方法支持利用AIGC生成海报，Step1X Edit、SeedEdit1.6等模型强制执行严格的输入输出纵横比约束，限制了它们的适应性和实际效用。GPT-4o等模型虽然强大，但在纵横比和主题保留方面往往会产生不稳定的结果，经常产生失真或构图不佳的输出。

这个算法能做什么？-- 字节发布DreamPoster，它是一个大一统的海报生成框架，支持生成各种类型的海报格式，比肩设计界的主流产品Canva/可画！

这个算法效果如何？--大量的测试基准的评估结果表明：DreamPoster优于现有方法，与GPT-4o（47.56%）和SeedEdit3.0（25.96%）相比，可用率高达88.55%。DreamPoster将在即梦AI和其他字节跳动应用程序中上线。

01-DreamPoster核心优势

DreamPoster是一个文生图生成框架，它可以从用户提供的图像和文本提示中智能地合成高质量的海报，同时保持内容保真度，支持灵活的分辨率和布局输出。

具体来说，DreamPoster是基于字节的T2I模型Seedream3.0构建的，它可以统一处理不同类型的海报生成。

对于数据集构建，作者提出了一种系统的数据注释管道，可以精确注释海报图像中的文本内容和排版层次信息，同时采用综合方法构建由源材料（如原始图形/文本）及其相应的最终海报输出组成的成对数据集。

此外，作者采用了一种渐进式训练策略，使得模型能够分层获取多任务生成能力，同时保持高质量的生成效果。

02-DreamPoster落地场景

02.01-人物海报生成

如上图所示，第1列和第3列表示Seedream3.0生成的图片，第2列和第4列表示DreamPoster生成的人物海报。

02.02-产品广告生成

如上图所示，第1列和第3列表示Seedream3.0生成的图片，第2列和第4列表示DreamPoster生成的产品广告海报。

02.03-电影海报生成

如上图所示，第1列和第3列表示Seedream3.0生成的图片，第2列和第4列表示DreamPoster生成的电影海报。

02.04-字体设计生成

如上图所示，第1列和第3列表示Seedream3.0生成的图片，第2列和第4列表示DreamPoster生成的字体设计海报。

02.05-自适应尺寸生成

如上图所示，第1列和第3列表示 Seedream3.0生成的图片，第2列和第4列表示DreamPoster针对特定的图像尺寸重新设计之后的结果。

02.06-图像编辑/涂鸦

如上图所示，第1列和第3列表示 Seedream3.0生成的图片，第2列和第4列表示DreamPoster设计生成的教学图形和涂鸦结果。

03-DreamPoster上手指南

步骤1-访问https://jimeng.jianying.com/ai-tool/home链接

步骤2-在上图中的红框中输入“相应的文本提示词”

步骤3-在上图中的绿框中选择“合适的宽高比、分辨率”等信息

步骤4-点击上图中绿框中的“发送”按钮，稍等片刻即可

04-DreamPoster性能评估

04.01-主观效果评估

上图展示了该方法与多个SOTA的海报生成方法（SeedEdit3.0、GPT-4o、Gemini2.5-Flash、Step1X-Edit、SeedEdit1.6）在相同的输入图片+文本提示下的生成效果。通过观察与分析，我们可以发现：与其它基线方法相比，该方法的生成效果更惊艳一些，不仅能够保持图片主体目标，而且可以准确的添加相应的文字。

04.02-客观指标评估

如上图所示，作者进行了更全面的人类评估，将DreamPoster与最先进的基线在三个关键维度上进行了比较：快速跟进、受试者保护和设计感。DreamPoster的表现明显优于其它方法。

除此之外，作者还对60名人类评估人员进行了可用性评估，定量分析显示，与最先进的基线相比，DreamPoster的可用性率在统计上更高（88.55%）。

05-DreamPoster效果展示

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