PosterCopilot：开源多模态 AI 海报设计与布局优化框架

PosterCopilot是什么

PosterCopilot是由南京大学PRLab、LibLib.ai与中国科学院自动化研究所联合开发的开源多模态海报设计框架，聚焦于专业平面设计场景下的精确布局推理与可控化编辑需求。该框架基于大型多模态模型（LMMs）构建，创新采用三阶段训练范式，实现了几何精确的空间定位、类人美学的设计推理、图层级的细粒度编辑以及多轮迭代的设计优化。项目配套16万张高质量多层海报数据集，支持完整布局生成、资产补充合成、主题切换、画布重构等核心功能，可广泛应用于商业海报设计、公益宣传物料制作、自媒体配图创作等场景。

PosterCopilot的核心定位是专业平面设计的智能协作工具，它并非简单的“一键生成海报”软件，而是聚焦于“布局推理”和“可控编辑”两大核心能力，旨在通过AI技术辅助设计师完成从创意构思到细节优化的全流程工作。该框架突破了传统AI设计工具“生成即终点”的局限，支持设计师对海报的单个图层进行精准调整，并通过多轮迭代优化，最终生成既符合专业美学标准，又满足个性化需求的海报作品。

从技术本质来看，PosterCopilot是一个融合了计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多领域技术的多模态系统。它能够理解人类的设计需求描述（文本输入），结合海量海报数据的学习经验，推理出最优的元素布局方案，同时支持用户通过简单指令对设计元素进行移动、缩放、替换等操作，真正实现“人机协作”的设计模式。

目前，PosterCopilot已在arXiv发布相关研究论文，同步上线项目演示页面与功能展示视频，核心的数据集、训练代码、模型权重等资源也已列入开源计划，即将面向全球开发者和设计师开放。

功能特色

PosterCopilot凭借创新的技术架构和贴近实际需求的功能设计，在众多AI设计工具中脱颖而出，其核心功能特色可总结为以下五大点：

1. 几何精确的布局推理能力

传统AI海报生成工具在元素定位时，往往采用简单的坐标回归方法，容易出现元素重叠、位置偏移、比例失调等问题，难以满足专业设计的精度要求。PosterCopilot则创新地将坐标回归重构为基于分布的学习任务，通过三阶段训练策略中的“扰动监督微调（PSFT）”，让模型学会理解元素之间的空间约束关系。

例如，在设计一张产品促销海报时，模型能够精准计算出产品图、促销文案、价格标签等元素的最佳位置和尺寸比例，确保主视觉元素突出、次要信息有序排列，完全符合平面设计的“视觉层级”原则，避免出现关键信息被遮挡、布局杂乱无章的情况。

2. 融合类人美学的设计推理

优秀的海报不仅需要布局合理，更需要具备视觉吸引力。PosterCopilot通过美学反馈强化学习（RLAF），将人类设计师的审美经验注入模型中。研究团队收集了大量专业设计师对海报的美学评价数据，包括色彩搭配、字体选择、元素间距、留白比例等维度，并将这些评价转化为模型的奖励信号。

在生成海报时，模型不仅会考虑布局的合理性，还会自动优化美学细节：比如为科技类海报匹配简洁冷色调的配色方案，为节日海报选择活泼鲜艳的色彩组合；为正式公告类海报搭配端庄的宋体字体，为年轻群体的海报选择潮流的无衬线字体。这种类人美学的推理能力，让AI生成的海报不再是“机械拼凑”的产物，而是具备专业设计感的作品。

3. 图层级的细粒度可控编辑

这是PosterCopilot最核心的特色功能之一。传统AI设计工具生成的海报多为“整张图”，用户无法对单个元素进行独立编辑；而PosterCopilot支持图层级的精准控制，将海报拆解为文本图层、图像图层、装饰元素图层等独立模块，用户可以针对任意一个图层进行修改，同时保持全局布局的一致性。

具体支持的编辑操作包括：

• 元素移动：将标题文本从顶部调整到左侧，不影响其他元素的位置；

• 尺寸缩放：放大产品图的比例，突出核心卖点；

• 内容替换：将海报中的“夏季促销”文案替换为“周年庆特惠”，字体和颜色自动匹配原设计风格；

• 元素删除/添加：删除多余的装饰图案，或添加新的品牌logo图层。

这种细粒度的编辑能力，让设计师能够充分发挥主观能动性，将AI生成的初稿快速优化为符合需求的最终作品。

4. 支持多轮迭代的设计工作流

专业的海报设计往往需要经过多次修改迭代，PosterCopilot完美适配这一工作流程，支持多轮交互式编辑。用户可以基于模型生成的初始布局，提出针对性的修改指令，模型会根据新的需求调整设计方案，且每一次修改都会基于上一轮的成果，避免重复劳动。

例如，设计师可以先让模型生成一张“咖啡新品宣传海报”的初稿，然后提出“将咖啡图移到右侧，增加‘买一送一’的活动文案，配色改为暖棕色”的修改需求，模型会快速响应并生成优化后的版本；若设计师还不满意，可继续提出“缩小活动文案的字体，在底部添加门店地址”的指令，直到达到理想效果。

5. 覆盖全场景的海报设计能力

PosterCopilot并非局限于某一类海报的生成，而是支持多样化的设计任务，能够满足不同场景的需求，具体包括：

• 完整布局生成：从零开始，根据用户的文本描述生成一张完整的海报；

• 资产补充合成：针对用户提供的部分设计元素（如一张产品图、一段文案），自动补充其他元素并完成布局；

• 主题风格切换：在保持核心信息不变的前提下，将海报的风格从“简约风”切换为“复古风”，或从“商业促销风”切换为“公益宣传风”；

• 画布尺寸重构：将为手机端设计的竖版海报，自动适配为电脑端的横版海报，确保元素布局不混乱。

技术细节

PosterCopilot的强大功能，源于其创新的技术架构和严谨的训练范式。本节将从核心技术架构、三阶段训练策略、高质量数据集构建三个维度，详细拆解其技术细节。

1. 核心技术架构

PosterCopilot的整体架构基于大型多模态模型（LMMs） 构建，主要包含三大核心模块，各模块协同工作，实现从需求理解到设计输出的全流程：

• 输入理解模块：负责解析用户的文本指令和可能提供的参考素材（如图片、文案），将自然语言描述转化为模型可理解的结构化设计需求，同时提取参考素材的关键特征（如颜色、字体、元素类型）；

• 布局推理与美学优化模块：这是框架的核心模块，集成了三阶段训练后的模型权重，能够根据输入需求，结合空间约束和美学规则，推理出最优的元素布局方案，并完成色彩、字体、间距等细节的优化；

• 交互编辑模块：负责接收用户的修改指令，对已生成的海报图层进行精准调整，同时维护全局布局的一致性，确保修改后的元素与其他部分协调统一。

三大模块之间通过标准化的数据接口进行通信，保证了整个系统的高效运行和灵活扩展。

2. 三阶段训练范式

PosterCopilot的模型训练是其技术核心，创新采用了三阶段递进式训练策略，解决了传统模型布局精度低、美学效果差的痛点。三个训练阶段环环相扣，逐步提升模型的能力：

这种三阶段训练范式，从“精准定位”到“符合现实”再到“具备美感”，层层递进地提升了模型的综合能力，是PosterCopilot区别于其他AI设计工具的关键技术创新。

3. 高质量多层海报数据集构建

数据是AI模型的“燃料”，PosterCopilot的性能表现离不开高质量数据集的支撑。研究团队构建了一个大规模、多层级、多领域的海报数据集，为模型训练提供了充足的样本基础。

（1）数据集规模与构成

该数据集包含16万张高质量海报，共拆解为260万个独立图层，其中文本图层120万个，图像/装饰元素图层140万个。这些海报覆盖了40多个不同的应用领域，包括但不限于：

• 商业领域：产品促销、品牌宣传、电商活动；

• 公益领域：环保宣传、交通安全、公益募捐；

• 文化领域：电影海报、书籍封面、艺术展览；

• 生活领域：节日祝福、校园活动、门店开业。

多样化的领域覆盖，让模型能够学习到不同场景下的设计规律，适应更广泛的需求。

（2）数据集构建技术

传统的海报数据集往往是“整张图片”，无法满足图层级训练的需求。为了解决这个问题，研究团队采用了基于OCR的多层级标注管道，创新地实现了海报的自动图层拆解：

1. 图像预处理：对收集的原始海报进行去噪、归一化处理，统一分辨率和格式；

2. OCR文本检测：使用高精度OCR模型识别海报中的所有文本内容，并定位其边界框，形成文本图层；

3. 图像元素分割：采用实例分割算法，将海报中的非文本元素（如产品图、装饰图案、背景）分割为独立的图像图层；

4. 人工校验与修正：对自动拆解的图层进行人工审核，修正分割错误或标注偏差，确保数据集的高质量；

5. 标签标注：为每个图层添加详细标签，包括元素类型、尺寸、位置坐标、颜色、字体（针对文本图层）等信息。

这种构建方法不仅解决了多层数据集的过度分割问题，还保证了每个图层的标注精度，为模型的图层级控制能力提供了数据支撑。

应用场景

PosterCopilot凭借其精准的布局推理能力和灵活的可控编辑功能，可广泛应用于专业设计、商业营销、自媒体创作、校园活动等多个领域，为不同用户群体提供高效的设计解决方案。

1. 专业平面设计师的辅助工具

对于专业平面设计师而言，PosterCopilot是一款能够大幅提升工作效率的“智能助理”。在日常工作中，设计师往往需要花费大量时间进行初稿布局的构思和调整，而PosterCopilot可以快速生成多个布局方案，供设计师选择和优化。

例如，在接到一个品牌海报设计需求时，设计师可以先向模型输入核心需求（如“品牌：XX护肤品；主题：抗老新品上市；风格：简约高端；配色：白色+淡金色”），模型会生成多个初始布局方案；设计师可以从中挑选一个最接近预期的方案，然后通过图层级编辑，调整元素位置、修改文案内容、优化色彩搭配，最终快速完成设计稿。这一过程能够将设计师从繁琐的初稿构思中解放出来，专注于更具创造性的细节优化工作。

2. 中小企业的低成本营销物料制作

中小企业往往缺乏专业的设计团队，在制作促销海报、活动宣传图等营销物料时，面临“成本高、效率低”的问题。PosterCopilot的出现，为中小企业提供了低成本、高效率的设计解决方案。

企业员工无需具备专业的设计技能，只需通过简单的文本描述，就能生成符合需求的海报。例如，一家小型奶茶店想要制作“夏季新品促销海报”，员工可以输入指令“主题：西瓜波波冰新品上市；活动：第二杯半价；风格：清新活泼；元素：西瓜图案、奶茶图、活动文案；尺寸：手机竖版”，模型会自动生成一张完整的海报；若需要调整，只需提出修改指令，无需依赖外部设计公司，大幅降低了营销物料的制作成本和时间成本。

3. 自媒体创作者的配图生成工具

自媒体创作者（如公众号博主、小红书达人、短视频博主）需要频繁制作配图，以提升内容的吸引力。PosterCopilot可以根据自媒体内容的主题和风格，快速生成匹配的配图，满足创作者的高频需求。

例如，一位美食博主发布了一篇“夏日甜品推荐”的文章，需要制作一张封面配图。博主可以输入指令“主题：夏日甜品推荐；元素：冰淇淋、蛋糕、水果；风格：ins风；配色：马卡龙色系；文案：夏日甜品，治愈一夏”，模型会生成一张美观的封面图；若博主想要更换风格，只需输入“将风格改为复古风”，模型会快速生成新的版本，满足不同平台的配图需求。

4. 校园与公益组织的宣传物料设计

校园社团、公益组织等群体，往往需要制作活动海报、宣传手册等物料，但通常没有充足的经费聘请专业设计师。PosterCopilot可以为这些群体提供免费、便捷的设计工具，帮助他们快速完成宣传物料的制作。

例如，学校环保社团想要制作一张“垃圾分类公益宣传海报”，社团成员可以输入指令“主题：垃圾分类，绿色校园；元素：垃圾桶图案、垃圾分类图标、宣传语；风格：简洁明了；配色：绿色为主”，模型会生成一张符合公益宣传调性的海报；社团成员可以通过多轮编辑，添加学校名称、活动时间和地点等信息，最终用于校园内的宣传。

常见问题解答

Q1：PosterCopilot与其他AI海报生成工具（如Canva AI、稿定设计AI）有什么区别？

A：核心区别在于可控性和专业性。Canva AI、稿定设计AI等工具更偏向于“傻瓜式”一键生成，用户对设计结果的调整空间有限；而PosterCopilot聚焦于图层级的细粒度控制，支持用户对单个元素进行精准编辑，同时采用专业的训练范式，生成的布局更符合平面设计的专业标准。此外，PosterCopilot是开源框架，开发者可以基于其代码进行二次开发，而大多数商用工具不提供开源功能。

Q2：PosterCopilot需要专业的设计知识才能使用吗？

A：不需要。对于普通用户而言，只需通过自然语言描述设计需求（如主题、风格、元素），即可生成海报初稿；对于有专业设计知识的用户，可以通过图层级编辑和多轮迭代，进一步优化设计结果。无论是新手还是专业设计师，都可以快速上手使用。

Q3：PosterCopilot支持哪些海报尺寸和格式？

A：PosterCopilot支持自定义尺寸，用户可以在生成指令中指定海报的宽度和高度（如手机竖版：750×1334像素；电脑横版：1920×1080像素）。生成的海报格式支持PNG、JPG、SVG等常见格式，其中SVG格式支持无损缩放，便于后续印刷和修改。

Q4：模型生成的海报会存在版权问题吗？

A：PosterCopilot的训练数据集均来自公开可商用的海报素材，模型生成的海报属于原创内容，用户可以用于商业宣传、公益宣传等场景。但需要注意的是，如果用户在生成海报时使用了自己的品牌logo、产品图等原创素材，需确保这些素材的版权归属；同时，请勿将生成的海报用于违法违规的宣传活动。

Q5：PosterCopilot的模型权重和数据集什么时候会开源？

A：根据官方项目仓库的公告，数据管道、测试数据集、训练代码、模型权重等核心资源即将发布，具体开源时间可关注项目GitHub仓库的更新通知。研究团队会在完成相关整理和测试工作后，第一时间向社区开放。

Q6：PosterCopilot支持中文提示词吗？

A：支持。PosterCopilot的训练数据包含大量中文海报，模型能够精准理解中文提示词的含义。用户可以使用中文描述设计需求，生成符合中文语境的海报作品。

相关链接

1. GitHub仓库：https://github.com/JiazheWei/PosterCopilot

2. 项目官方页面：https://postercopilot.github.io/

3. 研究论文：https://arxiv.org/abs/2512.04082

总结

PosterCopilot是一款由南京大学PRLab、LibLib.ai与中国科学院自动化研究所联合开发的开源多模态海报布局推理框架，它以大型多模态模型为基础，通过创新的三阶段训练范式，实现了几何精确的布局推理、类人美学的设计优化、图层级的细粒度控制以及多轮迭代的交互式编辑，能够满足专业设计师、中小企业、自媒体创作者、校园公益组织等不同群体的海报设计需求。该项目不仅突破了传统AI设计工具可控性差的痛点，还通过开源的方式为全球开发者和设计师提供了高效、灵活的智能设计解决方案，配套的大规模多层海报数据集也为相关领域的研究提供了重要的数据支撑，目前项目已发布论文、演示视频和官方页面，核心资源即将开源，有望成为平面设计领域AI工具的重要标杆。