京东零售广告创意：基于人类反馈的可信赖图像生成
原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。发表于：。在电商领域，吸引顾客注意力的广告图片至关重要。尽管生成模型可以自动生成图像，但它们往往会产生不符合广告标准的图片，可能误导顾客，并需要大量人工成本进行检查。本文探讨了如何提高可用生成图像的比例。我们首先引入了一种多模态可信赖反馈网络（RFNet），用于自动检查生成的图像。将RFNet整合到一个循环过程——循环生成中，可以提高可用广告图像的数量。为了进一步提升生产效率，我们通过一种创新的一致性...
本文探讨了提高电商广告图像生成质量的方法，提出了一种多模态反馈网络（RFNet）用于自动检查生成图像。通过循环生成和一致性条件正则化，显著提高了可用图像比例，降低了人工成本，并构建了包含百万张标注图像的数据集，提供了高效可靠的广告图像生成解决方案。
