隨着電子商務的蓬勃發展，廣告圖在吸引用戶注意力、促進商品銷售方面發揮着重要作用。傳統廣告圖生成方法存在效率低、個性化不足等問題。多模態大模型憑藉其強大的多模態信息處理能力，為電商廣告圖生成帶來新的機遇。本文深入探討基於多模態大模型的電商廣告圖生成策略，分析其技術原理、優勢與挑戰，並提出具體的應用策略，旨在為電商廣告圖生成提供理論支持和實踐指導。
多模態大模型在電商廣告圖生成中的技術原理
多模態大模型憑藉其強大的多模態信息處理與生成能力，為電商廣告圖生成帶來了變革，其技術原理涵蓋多模態信息融合、圖像生成、強化學習與獎勵機制等多個環節。在多模態信息融合方面，電商場景中蘊含着豐富的數據，如商品的文字描述、圖片特徵、用戶評價等。多模態大模型運用深度學習算法，對這些數據進行特徵提取。例如，從商品標題和描述文本中提取關鍵詞和語義信息，了解商品的核心賣點；對商品圖片進行顏色、形狀、紋理等視覺特徵方面的分析。隨後，將這些不同模態的特徵進行融合，形成一個綜合且全面的語義&&，使模型能夠精準把握商品的特性和屬性，為後續的廣告圖生成奠定基礎。
圖像生成技術是核心環節之一。以基於擴散過程的生成式人工智能模型（如Stable Diffusion）為例，它模擬噪聲逐步擴散到圖像的過程，再逆向學習從噪聲中重建圖像。在電商廣告圖生成中，該模型依據多模態信息融合後的語義&&，生成與之匹配的廣告背景圖像。比如，根據商品所屬的時尚、家居等類別，以及簡約、復古等風格信息，生成具有相應氛圍和場景的背景圖，讓廣告圖更具吸引力和情境感。
強化學習與獎勵模型則用於優化生成圖像的質量和吸引力。獎勵模型通過對大量多模態在線用戶點擊數據的學習，精準反映用戶對圖像的點擊偏好。在廣告圖生成過程中，強化學習算法依據獎勵模型的反饋，不斷調整生成模型的參數。若生成的廣告圖點擊率較高，獎勵模型會給予正向獎勵，促使生成模型朝着生成更受用戶歡迎的廣告圖方向進化，從而確保生成的廣告圖不僅視覺效果佳，還能高度契合用戶需求，有效提升電商廣告的營銷效果。
基於多模態大模型的電商廣告圖生成策略應用
在構建基於多模態大模型的電商廣告圖生成體系時，收集大規模且高質量的電商多模態數據集是至關重要的一步。這一數據集需涵蓋多個維度，商品圖片是直觀展示商品外觀的重要元素，它能讓用戶快速了解商品的樣式、顏色等基本信息；文字描述則詳細闡述商品的特性、功能、使用方法等，為消費者提供全面的産品認知；用戶評價反映了真實用戶的使用體驗和反饋，能體現商品的優缺點；點擊數據則直接反映了用戶對不同商品的關注度和興趣程度。收集到這些數據後，需進行嚴謹的數據清洗和標注工作。同時，去除重復數據，避免數據冗余影響模型訓練效果。數據標注則是為數據賦予“標籤”，使其更具價值。對商品圖片進行細緻的分類標注，明確標注出商品的類別；對文字描述進行關鍵詞提取和語義分析，精準提煉出商品的核心賣點和關鍵特徵為後續模型訓練提供高質量、結構化的數據支持，從而提升模型生成電商廣告圖的準確性和有效性。
利用準備好的數據集對多模態大模型進行預訓練，使模型學習到電商領域的知識和模式。在預訓練過程中，設計針對性的預訓練任務，如圖像理解任務（根據商品圖像描述商品或背景）、多模態內容理解任務（根據多模態商品信息描述商品背景或生成商品標題）、提示詞生成任務（根據多模態商品信息生成或重寫提示詞）等，幫助模型更好地理解多模態信息之間的關係。在預訓練的基礎上，使用強化學習算法和獎勵模型對生成模型進行微調。將CTR預測任務重新定義為圖像對之間的相對比較任務，構建成對的訓練樣本，讓模型學習判斷不同廣告圖像的相對點擊率。同時，引入以商品為中心的偏好優化策略，確保生成的背景內容與商品特徵一致，增強廣告圖的整體相關性和效果。
基於前期訓練好的多模態大模型，可依據電商企業的具體需求以及詳細的商品信息展開廣告圖生成工作。電商企業能根據不同營銷節點、目標受眾群體等，提出多樣化的風格要求，將商品圖片、文字描述、目標風格等關鍵信息輸入到模型中，模型憑藉其強大的多模態信息處理與生成能力，迅速輸出多個不同風格的廣告圖方案。不過，模型生成的廣告圖並非直接投入使用，還需經過人工審核與篩選。專業人員會從品牌形象契合度、營銷策略符合度、視覺吸引力等多個維度進行考量，剔除那些不符合要求的方案，確保最終呈現的廣告圖能精準傳達品牌理念，吸引目標客戶。
多模態大模型作為人工智能領域的前沿技術，能夠同時處理文本、圖像、音頻等多種模態的信息，具備強大的語義理解和生成能力。將多模態大模型應用於電商廣告圖生成，可以充分利用其多模態信息融合和生成的優勢，實現廣告圖的自動化、智能化生成，提高廣告圖的質量和吸引力，為電商企業帶來更好的營銷效果。未來，隨着技術的不斷發展和創新，多模態大模型在電商廣告圖生成領域將具有更廣闊的應用前景，有望為電商企業帶來更好的營銷效果和商業價值。（作者：何薇 方馨 劉媛，贛州職業技術學院）
