随着电子商务的蓬勃发展，广告图在吸引用户注意力、促进商品销售方面发挥着重要作用。传统广告图生成方法存在效率低、个性化不足等问题。多模态大模型凭借其强大的多模态信息处理能力，为电商广告图生成带来新的机遇。本文深入探讨基于多模态大模型的电商广告图生成策略，分析其技术原理、优势与挑战，并提出具体的应用策略，旨在为电商广告图生成提供理论支持和实践指导。
多模态大模型在电商广告图生成中的技术原理
多模态大模型凭借其强大的多模态信息处理与生成能力，为电商广告图生成带来了变革，其技术原理涵盖多模态信息融合、图像生成、强化学习与奖励机制等多个环节。在多模态信息融合方面，电商场景中蕴含着丰富的数据，如商品的文字描述、图片特征、用户评价等。多模态大模型运用深度学习算法，对这些数据进行特征提取。例如，从商品标题和描述文本中提取关键词和语义信息，了解商品的核心卖点；对商品图片进行颜色、形状、纹理等视觉特征方面的分析。随后，将这些不同模态的特征进行融合，形成一个综合且全面的语义表示，使模型能够精准把握商品的特性和属性，为后续的广告图生成奠定基础。
图像生成技术是核心环节之一。以基于扩散过程的生成式人工智能模型（如Stable Diffusion）为例，它模拟噪声逐步扩散到图像的过程，再逆向学习从噪声中重建图像。在电商广告图生成中，该模型依据多模态信息融合后的语义表示，生成与之匹配的广告背景图像。比如，根据商品所属的时尚、家居等类别，以及简约、复古等风格信息，生成具有相应氛围和场景的背景图，让广告图更具吸引力和情境感。
强化学习与奖励模型则用于优化生成图像的质量和吸引力。奖励模型通过对大量多模态在线用户点击数据的学习，精准反映用户对图像的点击偏好。在广告图生成过程中，强化学习算法依据奖励模型的反馈，不断调整生成模型的参数。若生成的广告图点击率较高，奖励模型会给予正向奖励，促使生成模型朝着生成更受用户欢迎的广告图方向进化，从而确保生成的广告图不仅视觉效果佳，还能高度契合用户需求，有效提升电商广告的营销效果。
基于多模态大模型的电商广告图生成策略应用
在构建基于多模态大模型的电商广告图生成体系时，收集大规模且高质量的电商多模态数据集是至关重要的一步。这一数据集需涵盖多个维度，商品图片是直观展示商品外观的重要元素，它能让用户快速了解商品的样式、颜色等基本信息；文字描述则详细阐述商品的特性、功能、使用方法等，为消费者提供全面的产品认知；用户评价反映了真实用户的使用体验和反馈，能体现商品的优缺点；点击数据则直接反映了用户对不同商品的关注度和兴趣程度。收集到这些数据后，需进行严谨的数据清洗和标注工作。同时，去除重复数据，避免数据冗余影响模型训练效果。数据标注则是为数据赋予“标签”，使其更具价值。对商品图片进行细致的分类标注，明确标注出商品的类别；对文字描述进行关键词提取和语义分析，精准提炼出商品的核心卖点和关键特征为后续模型训练提供高质量、结构化的数据支持，从而提升模型生成电商广告图的准确性和有效性。
利用准备好的数据集对多模态大模型进行预训练，使模型学习到电商领域的知识和模式。在预训练过程中，设计针对性的预训练任务，如图像理解任务（根据商品图像描述商品或背景）、多模态内容理解任务（根据多模态商品信息描述商品背景或生成商品标题）、提示词生成任务（根据多模态商品信息生成或重写提示词）等，帮助模型更好地理解多模态信息之间的关系。在预训练的基础上，使用强化学习算法和奖励模型对生成模型进行微调。将CTR预测任务重新定义为图像对之间的相对比较任务，构建成对的训练样本，让模型学习判断不同广告图像的相对点击率。同时，引入以商品为中心的偏好优化策略，确保生成的背景内容与商品特征一致，增强广告图的整体相关性和效果。
基于前期训练好的多模态大模型，可依据电商企业的具体需求以及详细的商品信息展开广告图生成工作。电商企业能根据不同营销节点、目标受众群体等，提出多样化的风格要求，将商品图片、文字描述、目标风格等关键信息输入到模型中，模型凭借其强大的多模态信息处理与生成能力，迅速输出多个不同风格的广告图方案。不过，模型生成的广告图并非直接投入使用，还需经过人工审核与筛选。专业人员会从品牌形象契合度、营销策略符合度、视觉吸引力等多个维度进行考量，剔除那些不符合要求的方案，确保最终呈现的广告图能精准传达品牌理念，吸引目标客户。
多模态大模型作为人工智能领域的前沿技术，能够同时处理文本、图像、音频等多种模态的信息，具备强大的语义理解和生成能力。将多模态大模型应用于电商广告图生成，可以充分利用其多模态信息融合和生成的优势，实现广告图的自动化、智能化生成，提高广告图的质量和吸引力，为电商企业带来更好的营销效果。未来，随着技术的不断发展和创新，多模态大模型在电商广告图生成领域将具有更广阔的应用前景，有望为电商企业带来更好的营销效果和商业价值。（作者：何薇 方馨 刘媛，赣州职业技术学院）
