基于u2net的海报自动生成 | 电影海报系列

什么类型的海报是适合机器生成的？

今天翻看了3年前写的思考笔记，比如

- 形态复杂的海报，表现为“集群／涌现”的感觉：

我相信，手工拼肯定很累。反而使用机器，通过一条“数学公式”即可完成整个海报的生成。

还有一类是跟算法模型有关，比如人像分割，例如下面一组电影海报：

海报的主标题与主体视觉之间融合在一起，互相嵌套的感觉。

正好前几天完成了u2net的tensorflowJS封装，已经集成到design-ai-lab工具里。今天正好写了个示例，演示下如何使用，海报的合成思路如下，输入是一张摄影作品：

主要是u2net显著度识别+图像分割，然后在主体与背景之间加入主标题（mixlab字样），然后在背景前覆盖一层颜色，颜色从主体中使用算法提取主色。

最后，测试各种图片的效果，不局限于人物，看起来都还不错~~

接下来，可以继续细化，比如增加更为丰富的其他元素，使合成的海报更像是电影海报；主标题更为丰富的字体空间变化；更为丰富的布局方式，根据图像主体的构图形式自动选择布局方式。

to be continued

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