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青年教师许晨晨在图像内容感知布局生成与人工智能交叉研究领域取得重要突破，论文《GAN-Based Domain Adaptation for Image-Aware Layout Generation in Advertising Poster Design》发表在国际权威期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence （TPAMI）》上（DOI: 10.1109/TPAMI.2025.3602846）。该研究由安徽师范大学联合浙江大学、阿里巴巴集团与深圳湾实验室完成，安徽师范大学为论文第一署名单位，青年教师许晨晨为第一作者。
在现代广告与视觉传播中，海报排版布局对吸引用户注意、传递产品信息具有至关重要的作用。然而，传统自动化排版方法往往缺乏对图像内容的理解，难以生成兼顾美观性与内容相关性的设计。本研究提出了一种基于生成对抗网络（GAN）的跨域自适应方法，能够根据输入的产品图像自动生成符合审美规律的广告海报排版。
为支撑研究，团队构建了内容感知图文排版数据集（CGL-Dataset），包含60,548组配对的修复海报及标注和121,000张高质量产品图像。这一大规模数据集为图像内容感知图形布局自动化生成研究奠定了基础。由于修复海报与原始图像之间存在明显的域差异（domain gap），研究团队设计了两种创新的模型：CGL-GAN：通过对修复区域施加高斯模糊，学习生成合理的图文排版；PDA-GAN：结合无监督域自适应思想，引入像素级判别器（Pixel-level Discriminator, PD），在浅层特征层面对输入图像逐像素计算对抗损失，从而实现跨域自适应的图像感知排版。此外，研究团队提出了三种全新的内容感知指标，用于衡量模型在捕捉图文元素与图像内容之间复杂关系方面的表现。实验结果表明，PDA-GAN在定量与定性评估中均取得了当前最优性能，能够生成高质量、内容相关性强的广告海报版式。
这一成果不仅推动了跨域自适应与智能设计的结合，也为未来人工智能辅助创意设计提供了新路径，具有在广告设计、数字媒体创作和电商视觉传播等领域的广阔应用前景。此前，该研究成果已在阿里巴巴公司淘宝等平台成功转化并落地应用。
《TPAMI》是计算机科学领域的国际顶级学术期刊，长期在人工智能、模式识别和计算机视觉方向保持最高学术影响力，最新五年影响因子为20.4，在中国计算机学会（CCF）期刊分级中被列为A类期刊，代表着该领域国际最高水平。该工作得到了浙江省“尖兵”“领雁”研发攻关计划、阿里巴巴创新研究计划、浙江大学CAD&CG国家重点实验室和信息技术中心的大力支持。
