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摘要
南京大学联合LibLib.ai与中国科学院自动化研究所共同研发了一款名为PosterCopilot的海报设计大模型。该研究整合了国内顶尖学术与技术资源，首次实现了布局推理与多轮可控编辑的解耦，构建出一个高效、智能的图形设计框架。PosterCopilot不仅提升了海报设计的自动化水平，还增强了创作过程中的交互性与可控性，为人工智能在创意设计领域的应用开辟了新路径。
关键词
海报设计, 大模型, 布局推理, 可控编辑, 南大
海报设计长期以来依赖于设计师的美学素养与手工排版能力，整个创作过程高度依赖个人经验与反复修改。传统方法中，布局的构建往往需要从零开始，设计师需在构图、色彩搭配、文字排版与视觉层次之间反复权衡，耗时且难以实现快速迭代。尤其是在面对多轮修改需求时，任何局部调整都可能牵一发而动全身，导致整体结构的重新规划。这种线性且封闭的设计流程，不仅限制了创作效率，也提高了非专业用户参与设计的门槛。此外，缺乏智能化辅助工具使得创意表达受限于技术操作能力，许多富有灵感的想法因执行难度而被搁置。尽管近年来一些图形软件引入了模板化功能，但其灵活性不足，无法真正实现个性化与动态调整的平衡，难以满足日益增长的多样化设计需求。
随着人工智能技术的迅猛发展，海报设计正迎来一场深刻的范式变革。南京大学联合LibLib.ai与中国科学院自动化研究所共同研发的PosterCopilot，标志着这一领域迈出了关键一步。作为首个实现布局推理与多轮可控编辑解耦的图形设计框架，PosterCopilot突破了传统设计工具的局限，将大模型的强大生成能力与设计逻辑深度融合。该系统不仅能理解用户的意图并自动生成合理的版面结构，还支持在不破坏整体布局的前提下进行多轮精细化调整，极大提升了设计过程的交互性与灵活性。这项研究汇集了LibLib.ai、中国科学院自动化研究所等顶尖机构的力量，展现了产学研协同创新的巨大潜力。PosterCopilot的出现，不仅降低了高质量海报创作的技术门槛，也为人工智能赋能创意产业提供了可复制的技术路径，预示着智能设计新时代的到来。
海报设计作为视觉传达的重要形式，长期以来面临自动化与个性化难以兼得的困境。南京大学联合LibLib.ai与中国科学院自动化研究所共同研发的PosterCopilot，正是在这一背景下应运而生。该模型的设计理念源于对创意设计本质的深刻理解——设计不仅是元素的堆砌，更是逻辑、美学与意图的有机统一。因此，PosterCopilot致力于构建一个既能理解用户创作意图，又能自主生成合理布局的智能系统。其核心实现目标在于打破传统设计工具“生成即终点”的局限，转向“生成—推理—编辑”一体化的动态创作流程。通过引入大模型的强大语义理解能力，PosterCopilot能够从模糊的文本提示中提取关键信息，并据此生成符合视觉规律的初始布局。更重要的是，它旨在为专业设计师与非专业用户提供平等的创作起点，在降低技术门槛的同时保留足够的控制自由度，真正实现“智能辅助”而非“智能替代”。这项研究汇集了LibLib.ai、中国科学院自动化研究所等顶尖机构的力量，体现了以人机协同为核心的新一代创意工具发展方向。
PosterCopilot最引人注目的技术突破在于首次实现了布局推理与多轮可控编辑的解耦。传统的AI设计模型往往将布局生成与内容修改视为连续过程，导致任何后续调整都可能破坏原有结构的协调性。而PosterCopilot通过构建分层化、模块化的决策架构，将“布局规划”与“元素编辑”划分为两个相对独立的功能单元。在布局推理阶段，模型基于深度学习算法对海报的整体结构进行语义解析，自动判断标题区、图像区、说明文字等组件的最佳位置关系，确保视觉层次清晰且符合设计规范。一旦布局确立，系统便进入可控编辑模式，允许用户在不干扰整体框架的前提下，对颜色、字体、图文比例等细节进行多轮修改。这种解耦机制不仅提升了系统的稳定性，也极大增强了交互灵活性，使用户能够在保持设计一致性的基础上持续优化作品。该技术由南京大学联合LibLib.ai和中科院自动化所共同研发，标志着图形生成大模型在复杂任务分解与长期交互支持方面迈出了关键一步。
南京大学联合LibLib.ai与中国科学院自动化研究所共同研发了名为PosterCopilot的海报设计大模型，这一成果的背后，是南大与LibLib.ai长期深度协作的结晶。作为国内学术与产业力量融合的典范，双方在人工智能赋能创意设计领域的探索由来已久。南京大学凭借其在计算机视觉与自然语言处理方面的深厚积累，为项目提供了坚实的理论支撑；而LibLib.ai则以其在生成式AI和图形理解技术上的前沿实践，推动了模型从概念到落地的转化。此次合作中，双方围绕“如何让大模型真正理解设计逻辑”这一核心命题展开攻关，最终实现了布局推理与多轮可控编辑的解耦——这不仅是技术路径上的突破，更是对人机协同创作模式的一次深刻重构。通过资源共享与优势互补，南大与LibLib.ai成功构建了一个既能尊重设计规律、又能响应动态需求的智能框架，展现了高校与科技企业协同创新的强大动能。
中国科学院自动化研究所在PosterCopilot的研发过程中发挥了关键作用。作为国内人工智能与智能系统研究的重镇，中科院自动化所深度参与了该模型核心技术的设计与优化。特别是在布局推理模块的算法构建中，研究所团队引入了先进的语义解析机制与视觉结构预测模型，显著提升了系统对复杂版面关系的理解能力。同时，其在多模态学习与交互式生成领域的长期积累，为实现“生成—推理—编辑”一体化流程提供了重要支持。这项研究汇集了LibLib.ai、中国科学院自动化研究所等顶尖机构的力量，充分体现了国家级科研单位在推动人工智能向高阶创意任务延伸中的引领作用。通过跨机构、跨领域的紧密协作，中科院自动化所不仅强化了PosterCopilot的技术鲁棒性，也为我国在智能设计大模型方向上抢占国际前沿奠定了坚实基础。
在人工智能不断重塑创意边界的今天，PosterCopilot的诞生标志着海报设计正从“模板驱动”迈向“智能生成”的全新阶段。南京大学联合LibLib.ai与中国科学院自动化研究所共同研发的这款大模型，不仅实现了布局推理与多轮可控编辑的解耦，更在个性化与智能化之间找到了精妙的平衡点。传统设计工具往往陷入“要么僵化、要么失控”的困境——模板化系统缺乏灵活性，而自由绘图软件又对用户技能要求过高。PosterCopilot则通过深度理解用户输入的语义意图，自动生成符合美学规范的初始布局，同时保留高度可调的编辑空间。这种“先推理、后细化”的模式，使得即便是非专业用户也能在无需设计基础的情况下，快速产出具备专业水准的视觉作品。更重要的是，该系统支持多轮交互式修改，每一次调整都建立在原有逻辑结构之上，避免了传统AI生成中“一改全崩”的窘境。这不仅是技术上的跃迁，更是对“人机共创”理念的深刻践行——让机器承担重复性决策，让人专注于创意表达本身。
尽管PosterCopilot展现了强大的技术潜力，其未来发展仍面临多重挑战。首先，如何在保证布局合理性的同时进一步提升风格多样性，是模型持续优化的关键难题。当前系统虽能生成符合规范的设计，但在应对极端创意需求或小众审美偏好时，可能存在生成结果趋同的风险。其次，随着用户交互层级的加深，模型需处理更复杂的上下文记忆与状态追踪问题，以确保多轮编辑过程中意图不丢失、结构不坍塌。此外，跨语言、跨文化语境下的设计语义理解也亟待加强，尤其是在处理中文排版习惯与东方美学逻辑时，现有模型仍有提升空间。针对这些挑战，南京大学联合LibLib.ai和中科院自动化所的研究团队正探索引入动态风格迁移机制与增强型反馈学习框架，旨在提升系统的适应性与鲁棒性。通过持续迭代与真实场景验证，PosterCopilot有望在未来实现从“可用”到“好用”的跨越，真正成为设计师信赖的智能伙伴。
南京大学联合LibLib.ai与中国科学院自动化研究所共同研发的PosterCopilot，标志着海报设计领域迈向智能化的重要一步。该模型首次实现了布局推理与多轮可控编辑的解耦，构建出一个高效、智能的图形设计框架。通过融合大模型的语义理解能力与专业设计逻辑，PosterCopilot不仅提升了设计自动化水平，还增强了创作过程中的交互性与可控性。这一成果汇集了LibLib.ai、中国科学院自动化研究所等顶尖机构的力量，展现了产学研协同创新的巨大潜力，为人工智能在创意设计领域的深入应用提供了全新范式。