发布商品素材的方法、装置、存储介质和处理器与流程

1.本发明涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种发布商品素材的方法、装置、存储介质和处理器。


背景技术：

2.目前，在商品平台上发布商品时，需要预先准备商品素材，由于预先准备的商品素材存在不符合发布要求的风险，需要重新获取和提交新的商品素材，导致商品发布效率低的技术问题。
3.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

4.本发明实施例提供了一种发布商品素材的方法、装置、存储介质和处理器，以至少解决商品发布效率低的技术问题。
5.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种发布商品素材的方法。该方法可以包括：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。
6.根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种发布商品素材的方法。该方法可以包括：在操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据；在操作界面上显示商品对象的商品信息，其中，通过使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材，其中，基于商品信息生成商品素材；发布多个商品素材。
7.根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种发布商品素材的方法。该方法可以包括：通过拍摄设备采集商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；合并多个商品素材。
8.根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种发布商品素材的方法。该方法可以包括：在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像；从商品图像中裁剪出待识别的图像区域；使用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行图像识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成至少一种类型的商品素材。
9.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种发布商品的方法，包括：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法将至少一个商品数据生成多种类型的商品素材；基于商品素材发布商品对象。
10.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种发布商品素材的装置。该装置可以包括：获取单元，用于获取商品对象的至少一个商品数据；第一识别单元，用于使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；第一生成单元，用于
基于商品信息，生成多种类型的商品素材；第一发布单元，用于发布多个商品素材。
11.根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种发布商品素材的装置。该装置可以包括：录入单元，用于在操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据；第一显示单元，用于在操作界面上显示商品对象的商品信息，其中，通过使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；第二显示单元，用于在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材，其中，基于商品信息生成商品素材；第二发布单元，用于发布多个商品素材。
12.根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种发布商品素材的装置。该装置可以包括：采集单元，用于通过拍摄设备采集商品对象的至少一个商品数据；第二识别单元，用于使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；第二生成单元，用于基于商品信息，生成多种类型的商品素材；合并单元，用于合并多个商品素材。
13.根据本发明实施例的另一方面，还提供了另一种发布商品素材的装置。该装置可以包括：第三显示单元，用于在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像；裁剪单元，用于从商品图像中裁剪出待识别的图像区域；第三识别单元，用于使用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行图像识别，生成商品对象的商品信息；第三生成单元，用于基于商品信息，生成至少一种类型的商品素材。
14.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以包括存储的程序，其中，在程序被处理器运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本发明实施例的发布商品素材的方法。
15.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器。该处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行本发明实施例的发布商品素材的方法。
16.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种发布商品素材的系统。该发布商品素材的系统可以包括：处理器；存储器，与处理器相连接，用于为处理器提供处理以下处理步骤的指令：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。
17.在本发明实施例中，获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。在相关技术中，平台对商品素材的使用有相应的规范，用户需要按照规范预先准备相应的图片和视频等商品素材，由于商品内容的识别难度比较高，当用户预先准备的商品素材违反平台的商品素材使用规范时，需要重新准备并提交新的商品素材，导致发布商品素材的效率低下；另外，通过人工的方式来识别商品内容较为困难，获取商品素材的进程也较慢，从而也会导致发布商品素材的效率低下。而在本技术中，由于人工智能识别算法具有高速度、高精准度的特性，可以采用人工智能识别算法识别出商品对象的至少一个商品数据，从而可以生成商品对象的商品信息，进而可以根据生成的商品信息，生成并发布多种类型的商品素材，也即，本技术采用了人工智能识别算法对商品对象的商品数据识别的方式，来获取多种类型的商品素材，避免了人工方式识别商品对象以获取商品素材的低效性，也避免了由于对商品数据的识别准确度低，导致用户由于违反平台
的商品素材使用规范而需重新准备商品素材的复杂性，从而解决了商品发布效率低的技术问题，达到了提高商品发布效率的技术效果。
附图说明
18.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
19.图1是根据本发明实施例的一种用于实现发布商品素材的方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图；
20.图2是根据本发明实施例的一种发布商品素材的方法的流程图；
21.图3是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图；
22.图4是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图；
23.图5是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图；
24.图6是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图；
25.图7是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图；
26.图8是根据本发明实施例的一种发布商品素材的场景示意图；
27.图9是根据本发明实施例的一种发布商品素材的装置的示意图；
28.图10是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的装置的示意图；
29.图11是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的装置的示意图；
30.图12是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的装置的示意图；以及
31.图13是根据本发明实施例的一种移动终端的结构框图。
具体实施方式
32.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
33.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
34.首先，在对本技术实施例进行描述的过程中出现的部分名词或术语适用于如下解释：
35.人工神经网络(artificial neural network，简称为ann)，为一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，由大量的人工神经元联结进行计算；
36.人工神经网络模型，是以神经元的数学模型为基础建立的数学模型，由网络拓扑、
节点特点和学习规则来表示；
37.人工智能(artificial intelligence，简称为ai)，为一种通过计算机程序来呈现人类智能的技术，是系统正确解释外部数据，从这些数据中学习，并利用这些知识通过灵活适应实现特定目标和任务的能力；
38.商品素材库，是一种包括符合预先设置好素材标准的大量商品素材的集合，商品素材库中可以包括但不限于符合素材标准的图片、视频、文字等商品素材。
39.实施例1
40.根据本发明实施例，提供了一种发布商品素材的方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
41.本技术实施例一所提供的方法实施例可以在移动终端、计算机终端或者类似的运算装置中执行。图1是根据本发明实施例的一种用于实现发布商品素材的方法的计算机终端(或移动设备)的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端10(或移动设备10)可以包括一个或多个(图中采用102a、102b，
……
，102n来示出)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器mcu或可编程逻辑器件fpga等的处理装置)、用于存储数据的存储器104、以及用于通信功能的传输装置106。除此以外，还可以包括：显示器、输入/输出接口(i/o接口)、通用串行总线(usb)端口(可以作为i/o接口的端口中的一个端口被包括)、网络接口、电源和/或相机。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述电子装置的结构造成限定。例如，计算机终端10还可以包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。
42.应当注意到的是上述一个或多个处理器102和/或其他数据处理电路在本文中通常可以被称为“数据处理电路”。该数据处理电路可以全部或部分的体现为软件、硬件、固件或其他任意组合。此外，数据处理电路可为单个独立的处理模块，或全部或部分的结合到计算机终端10(或移动设备)中的其他元件中的任意一个内。如本技术实施例中所涉及到的，该数据处理电路作为一种处理器控制(例如与接口连接的可变电阻终端路径的选择)。
43.存储器104可用于存储应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的发布商品素材的方法对应的程序指令/数据存储装置，处理器102通过运行存储在存储器104内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的发布商品素材的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端10。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
44.传输装置106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端10的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输装置106包括一个网络适配器(network interface controller，nic)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输装置106可以为射频(radio frequency，rf)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。
45.显示器可以例如触摸屏式的液晶显示器(lcd)，该液晶显示器可使得用户能够与
计算机终端10(或移动设备)的用户界面进行交互。
46.此处需要说明的是，在一些可选实施例中，上述图1所示的计算机设备(或移动设备)可以包括硬件元件(包括电路)、软件元件(包括存储在计算机可读介质上的计算机代码)、或硬件元件和软件元件两者的结合。应当指出的是，图1仅为特定具体实例的一个实例，并且旨在示出可存在于上述计算机设备(或移动设备)中的部件的类型。
47.在图1所示的运行环境下，本技术提供了如图2所示的发布商品素材的方法。需要说明的是，该实施例的发布商品素材的方法以由图1所示实施例的移动终端执行。
48.图2是根据本发明实施例的一种发布商品素材的方法的流程图。如图2所示，该方法可以包括以下步骤：
49.步骤s202，获取商品对象的至少一个商品数据。
50.在本发明上述步骤s202提供的技术方案中，商品数据用于描述商品对象的商品信息，可以包括通过图像采集设备采集到的商品的图片或者商品的视频，也可以包括文本，还可以为文本、图片、视频之间的组合。
51.在该实施例中，用户操作客户端，进入到设置页面后，可在步骤s202中，获取商品对象的至少一个商品数据，如选择调用客户端的摄像头等图像采集设备拍摄商品对象的图像，或者直接选择预先存储在客户端中的商品对象的图像或文本，其中，图像可以包括商品图片和商品视频，可选地，商品图片和商品视频中可以包括有用于描述商品的文本，进而采集商品对象的数据。
52.可选地，调用客户端的摄像头等图像采集设备拍摄商品对象的图像，可以包括：提供发布设置页面，发布设置页面中提供有拍摄选项。依据对拍摄选项的触发，调用拍摄组件拍摄商品对象的图像，比如，商品对象的图像为杯子的图像。
53.可选地，在客户端的发布设置页面中提供拍摄选项，在用户触发拍摄选项的情况下，客户端调用拍摄组件(如摄像头)来拍摄商品对象的图像。在另一个示例中，在用户触发拍摄选项的情况下，也可调用拍摄组件对应相册应用的接口，用户可以从相册应用内选择预先拍摄好的该商品对象的图像，或者从商品对象的图像中提取出文本转化为文字信息。
54.步骤s204，使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息。
55.在本发明上述步骤s204提供的技术方案中，在获取商品对象的至少一个商品数据之后，可以将获取到的商品数据输入至人工神经网络模型中，在人工神经网络模型中通过人工智能识别算法对商品数据进行识别，得到商品对象的商品信息，可选地，上述人工神经网络模型可以通过预先采集到的商品数据集进行训练得到。
56.在该实施例中，在商品数据为图片时，得到的商品信息可以为商品对象的外观特征信息；在商品数据为文字时，得到的商品信息可以为商品对象的基本属性信息，例如可以为商品对象的名称、类型或规格等基本属性信息；在商品数据为视频时，得到的商品信息可以为商品的结构信息等。该实施例通过使用人工智能识别算法对商品数据进行识别，由于采用人工智能识别算法识别数据具有高速度、高精准度的特性，因此避免了人工方式识别商品数据的低效性，也避免了对商品数据识别的低准确度，从而解决了识别商品数据的效率低的技术问题，达到了提高识别商品数据效率的技术效果。
57.可选地，该实施例的商品信息包括类目(家具日用)、风格(中式)、流行元素(纯
色)、材质(塑料)、热门标签(全新未使用塑料杯)、常用选项(全新)等。
58.步骤s206，基于商品信息，生成多种类型的商品素材。
59.在本发明上述步骤s206提供的技术方案中，在得到商品信息之后，对得到的商品信息进行分类，每一类商品信息对应一种类型的商品素材，这样就可以基于商品信息，得到符合规范的多种类型的商品素材，例如可以为图片商品素材、视频商品素材、文字商品素材等。该实施例在通过人工智能识别算法识别商品数据，得到商品信息之后，可以准确、高效地获取符合规范的多种类型的商品素材，避免了因为人工识别方式的低准确度导致的商品素材不符合规范的问题，从而导致用户需要重新准备商品素材的问题，进而解决了获取商品素材的效率低的技术问题，达到了提高获取商品素材的效率的技术效果。
60.步骤s208，发布多个商品素材。
61.在本发明上述步骤s208提供的技术方案中，在得到符合规范的多种类型的商品素材之后，即可对得到的商品素材进行发布。
62.在该实施例中，由于得到的商品素材符合平台的使用规范，因此可以准确、高效地发布商品素材，避免了因为人工识别方式的低准确度导致的商品素材不符合平台使用规范，从而导致商品素材发布不成功的问题，进而解决了发布商品素材的效率低的技术问题，达到了提高发布商品素材的效率的技术效果。
63.可选地，将商品素材自动发布至后台，可以显示包括商品信息的发布结果，比如，显示包括类目(家具日用)、风格(中式)、流行元素(纯色)、材质(塑料)、热门标签(全新未使用塑料杯)、常用选项(全新)等的发布结果。
64.通过本技术上述步骤s202至步骤s208，获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。也就是说，由于人工智能识别算法具有高速度、高精准度的特性，可以采用人工智能识别算法识别出商品对象的至少一个商品数据，从而可以生成商品对象的商品信息，进而可以根据生成的商品信息，生成并发布多种类型的商品素材，也即，本技术采用了人工智能识别算法对商品对象的商品数据识别的方式，来获取多种类型的商品素材，避免了人工方式识别商品对象以获取商品素材的低效性，也避免了由于对商品数据的识别准确度低，导致用户由于违反平台的商品素材使用规范而需重新准备商品素材的复杂性，从而解决了商品发布效率低的技术问题，达到了提高商品发布效率的技术效果。
65.下面对该实施例的上述方法进行进一步说明。
66.作为一种可选的实施方式，步骤s204，使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息，包括：在商品数据为图像的情况下，采用人工智能识别算法来识别图像任意一个区域的内容，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品对象任意一个局部的外观特征信息；在商品数据为文字的情况下，采用人工智能识别算法来识别文字，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品对象的名称、类型、规格和商品特征描述；在商品数据为视频的情况下，采用人工智能识别算法来识别视频中任意一帧图像的内容，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品立体结构、商品关联特征信息。
67.在该实施例中，使用人工智能识别算法识别的商品数据可以包括但不限于图片、
文字、视频。该实施例在对图像商品数据进行识别时，可以采用人工智能识别算法识别图像上的任意一个区域的内容，以此来得到商品对象的任意一个局部的外观特征信息；在对文字商品数据进行识别时，还可以采用人工智能识别算法识别文字信息，以此得到商品对象的名称、类型、规格和商品特征描述；在对视频图像数据进行识别时，还可以采用人工智能识别算法识别视频中的任意一帧图像内容，以此得到商品对象的商品立体结构、商品关联特征信息。该实施例通过使用人工智能识别算法，可以对商品数据进行准确、高效的解读，以避免人工方式识别商品数据的低效性，也避免了对商品数据识别的低准确度，从而解决了识别商品数据的效率低的技术问题，达到了提高识别商品数据效率的技术效果。
68.作为一种可选的实施方式，步骤s206，基于商品信息，生成多种类型的商品素材，包括：基于商品信息，确定商品信息是否满足预设条件，其中，预设条件为预先设置的素材标准；如果商品信息满足预设条件，则将基于商品信息合成多种类型的商品素材；如果商品信息未满足预设条件，输出调整内容，其中，调整内容用于表征用于调整商品信息的数据。
69.在该实施例中，由于平台会预先设置好商品素材的评判标准，因此，在得到商品信息之后，需要依据预先设置好的素材标准对得到的商品信息进行判断，当得到的商品信息符合预先设置好的素材标准时，即可基于得到的商品信息，获取符合标准的多种类型的商品素材；当得到的商品信息不符合预先设置好的素材标准时，需要对得到的商品信息的数据进行调整，在调整好商品信息的数据，并符合素材标准之后，即可基于调整之后的商品信息，获取符合标准的多种类型的商品素材。
70.可选地，为了可以更好的对不符合素材标准的商品信息的数据进行调整，可以预先建立一个商品素材库，该商品素材库也即符合预先设置好的素材标准的商品素材库，比如，商品素材库中可以包括但不限于符合素材标准的图片、视频、文字等，当得到的商品信息不符合规范时，可以使用人工智能识别算法自动从商品素材库中找到符合规范的对应的商品素材进行替换，得到符合规范的商品素材，也可以采用人工智能识别算法对商品素材中不符合规范的商品内容进行识别并去除，然后在商品素材库中找到符合规范的商品内容的数据，将其填充至去除了不符合规范的商品内容的商品素材中，得到符合规范的商品素材，以此来解决获取商品素材的效率低的技术问题，从而可以达到提高获取商品素材的效率的技术效果。
71.作为一种可选的实施方式，在发布多个商品素材之前，该方法还包括：将生成的商品素材传到发布系统的后台服务器；在接收到后台服务器验证成功的响应信息的情况下，基于录入模板将商品素材录入到发布模板中，生成待发布的商品素材。
72.在该实施例中，在对得到的商品素材进行发布之前，可以先将得到的商品素材上传至发布系统的后台服务器中，通过后台服务器对上传的商品素材数据进行验证，这样发布系统在接收到后台服务器验证成功的响应信息后，将上传的商品素材录入到预先设置好的录入模板中，生成待发布的商品素材。该实施例通过上述发布系统的后台服务器对得到的商品素材的进一步验证，商品素材的规范性也得到了进一步的保证，从而避免了用户因为预先准备的商品素材不符合规范而需要重新准备商品素材，解决了发布商品素材的效率低的技术问题，达到了提高发布商品素材的效率的技术效果。
73.可选地，该实施例可以在基于商品信息得到多个商品素材之后，将多个商品素材同时上传至发布系统的后台服务器，以提高后台服务器对商品素材进行验证的效率，也可
以在基于商品信息得到单个商品素材之后，将单个商品素材上传至发布系统的后台服务器，此处可以根据用户的需要来灵活进行选择。
74.作为一种可选的实施方式，在生成待发布的商品素材之后，该方法还包括：上传待发布的商品素材，并提取待发布的商品素材中待验证的至少一个商品内容；判断待验证的至少一个商品内容是否满足录入标准；如果满足，则成功将商品素材录入到发布模板中；否则，对验证失败的商品内容进行预处理，并在预处理后的商品内容满足录入标准的情况下，将商品素材录入到发布模板中。
75.在该实施例中，在生成待发布的商品素材之后，将待发布的商品素材再次上传至发布系统进行进一步的验证，可以提取待发布的商品素材中待验证的至少一个商品内容，例如，图片或者视频中的文字字体、文字内容或者文字颜色等，然后采用人工智能识别算法来对提取出的待验证的至少一个商品内容进行判断是否满足发布模板的录入标准，如果提取出的待验证的商品内容满足发布模板的录入标准，即可成功将待发布的商品素材录入到发布模板中；如果提取出的待验证的商品内容不满足发布模板的录入标准，则需要对验证失败的商品内容进行处理，直到此商品内容满足发布模板的录入标准之后，即可成功将待发布的商品素材录入到发布模板中。
76.可选地，可以在生成多个待发布的商品素材之后，将多个待发布的商品素材同时上传至发布系统，以提高发布系统对提取出的待验证的商品内容进行验证的效率，也可以在生成单个待发布的商品素材之后，将单个待发布的商品素材上传至发布系统，此处根据用户的需要来进行选择。
77.下面对该实施例的上述对验证失败的商品内容进行预处理的方法进行进一步介绍。
78.作为一种可选的实施方式，对验证失败的商品内容进行预处理，包括：删除商品素材中验证失败的商品内容；调取与验证失败的商品内容相匹配的替换内容，其中，替换内容为预存的符合录入标准的数据，且与验证失败的商品内容的类型相同。
79.在该实施例中，为了可以更好的对验证失败的商品内容进行预处理，可以预先建立一个商品素材库，该商品素材库也即符合预先设置好的发布模板录入标准的商品素材库，比如，商品素材库中可以包括但不限于符合发布模板录入标准的图片、视频、文字等，在对商品素材中提取的商品内容验证失败后，可以删除商品素材中相应的商品内容，然后从建立的符合发布模板录入标准的商品素材库中，采用人工智能识别算法找到与删除的商品内容相匹配的替换内容，再将该替换内容填入至删除了商品内容后的商品素材中，得到符合发布模板录入标准的商品素材，并将此商品素材录入到发布模板中。
80.可选地，上述替换内容为建立的符合发布模板录入标准的商品素材库中预存的数据，且此数据与上述验证失败的商品内容的数据的类型相同。该实施例通过发布系统对待发布的商品素材的商品内容进行进一步的验证，商品素材的规范性也得到了更进一步的保证，从而避免了用户因为预先准备的商品素材不符合规范而需要重新准备商品素材，解决了发布商品素材的效率低的技术问题，达到了提高发布商品素材的效率的技术效果。
81.作为一种可选的实施方式，在商品素材为图像或视频的情况下，待验证的商品内容包括如下至少之一：文字字体、文字内容和文字颜色，其中，采用人工智能识别算法来识别待验证的商品内容。
82.在该实施例中，商品素材可以为商品的图片或者商品的视频，也可以为用于描述商品信息的文字，也可以为图片、视频、文字的组合。采用人工智能识别算法对商品素材中提取出的商品内容进行验证，可以为验证图片或者视频中包含的文字信息，比如，文字字体、文字内容和文字颜色等。当验证的文字信息不符合平台的文字使用规范时，针对含有不规范文字信息的图片或者视频，可以删除该商品素材，并采用人工智能识别算法在商品素材库中找到对应的符合规范的商品素材进行替换，也可以通过人工智能识别算法识别图片或者视频中不符合规范的文字信息的具体文本，并在将该文本删除后，在商品素材库中找到相对应的符合规范的文字信息进行图片或者视频中的文本内容的填充，得到符合规范的图片或者视频，以此来解决发布商品素材的效率低的技术问题，从而可以达到提高发布商品素材的效率的技术效果。
83.本发明实施例还提供了另一种发布商品素材的方法。
84.图3是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图。如图3所示，该方法可以包括以下步骤：
85.步骤s302，在操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据。
86.在本发明上述步骤s302提供的技术方案中，可以在发布系统的操作界面上的录入页面中，将商品对象的至少一个商品数据录入其中。可选地，商品数据可以为通过图像采集设备采集到的商品的图片或者商品的视频，也可以为用于描述商品信息的文字，也可以为图片、视频或者文字的组合。
87.在该实施例中，通过在操作界面上的录入页面中录入商品数据，可以更加直观的对录入的商品数据进行操作，例如，当输入完商品数据之后，发现录入页面上录入的商品数据有误，则可以直接在录入页面上对错误的商品数据进行修改，可以实现对商品数据进行初步验证的目的。
88.步骤s304，在操作界面上显示商品对象的商品信息，其中，通过使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息。
89.在本发明上述步骤s304提供的技术方案中，在发布系统的操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据之后，可以将录入的商品数据输入至人工神经网络模型中，在人工神经网络模型中通过人工智能识别算法对商品数据进行识别，得到商品对象的商品信息，并在得到商品信息之后，在操作界面上显示得到的商品信息。可选地，人工神经网络模型可以为通过对录入的商品数据集进行训练得到。
90.在该实施例中，在商品数据为图片时，得到的商品信息可以为商品对象的任意一个局部的外观特征信息；在商品数据为文字时，得到的商品信息可以为商品对象的基本属性信息，例如可以为商品对象的名称、类型或规格等基本属性信息；在商品数据为视频时，得到的商品信息可以为商品的结构信息等。该实施例通过使用人工智能识别算法对商品数据进行识别，并将生成的商品信息显示在操作界面的方式，避免了人工方式识别商品数据的低效性，也避免了对商品数据识别的低准确度，从而达到了高效精准的识别商品数据和直观地查看商品信息的目的，解决了获取商品信息的效率低的技术问题，达到了提高获取商品信息效率的技术效果。
91.步骤s306，在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材，其中，基于商品信息生成商品素材。
92.在本发明上述步骤s306提供的技术方案中，在得到商品对象的商品信息之后，即可基于得到的商品信息生成符合规范的多种类型的商品素材，例如可以为图片商品素材、视频商品素材或者文字商品素材等，在得到商品素材之后，在操作界面的创作界面上显示生成的符合规范的多种类型的商品素材。该实施例通过在基于商品信息生成符合规范的多种类型的商品素材之后，将得到的符合规范的多种类型的商品素材显示在创作界面上的方式，达到了高效精准的获取符合规范的多种类型的商品素材和直观地查看获取到的商品素材的目的，进而解决了获取商品素材的效率低的技术问题，达到了提高获取商品素材的效率的技术效果。
93.步骤s308，发布多个商品素材。
94.在本发明上述步骤s308提供的技术方案中，在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材之后，即可对生成的商品素材进行发布。
95.在该实施例中，由于得到的商品素材符合平台的使用规范，因此可以准确、高效地发布商品素材，避免了因为人工识别方式的低准确度导致的商品素材不符合平台使用规范，从而导致商品素材发布不成功的问题，进而解决了发布商品素材的效率低的技术问题，达到了提高发布商品素材的效率的技术效果。
96.通过本技术上述步骤s302至步骤s308，在操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据；在操作界面上显示商品对象的商品信息，其中，通过使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材，其中，基于商品信息生成商品素材；发布多个商品素材。也就是说，由于人工智能识别算法具有高速度、高精准度的特性，并且用户可以直接在操作界面上进行人机交互，因此可以采用人工智能识别算法识别出商品对象的至少一个商品数据，从而可以生成商品对象的商品信息，进而可以根据生成的商品信息，生成并发布多种类型的商品素材，并将生成的商品信息和商品素材显示在操作界面上，也即，本技术采用了人工智能识别算法对商品对象的商品数据识别的方式和人机交互的方式，来获取多种类型的商品素材，避免了人工方式识别商品对象以获取商品素材的低效性和低准确度，达到了高效精准的获取符合规范的多种类型的商品素材和直观地查看获取到的商品素材的目的，进而解决了发布商品素材的效率低的技术问题，达到了提高发布商品素材的效率的技术效果。
97.下面对该实施例的上述方法进行进一步介绍。
98.作为一种可选的实施方式，步骤s306，在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材，包括：在操作界面上弹出指导信息，其中，指导信息包括商品信息存在的缺陷信息；在操作界面上显示基于指导信息生成的创作素材，其中，创作素材为构成商品素材的基础信息；基于创作素材，生成多种类型的商品素材。
99.在该实施例中，在得到商品对象的商品信息之后，在操作界面上弹出含有商品信息存在的缺陷信息的指导信息，然后基于该指导信息生成符合平台的使用规范创作素材，并将得到的符合规范的创作素材显示在操作界面上，由于得到的创作素材为构成商品素材的基本信息，且符合平台的使用规范，因此可以基于得到的创作素材生成符合规范的多种类型的商品素材。该实施例通过预先设置的指导信息，来引导用户如何生成符合规范的创作素材，同时可以通过指导信息来避免得到的商品信息中的缺陷，这样就可以直接通过符
合规范的创作素材生成符合规范的多种类型的商品素材，极大地提高了商品素材的质量以及获取商品素材的效率，从而解决了获取商品素材的效率低的技术问题，实现了提高获取商品素材效率的技术效果。
100.本发明实施例还提供了另一种发布商品素材的方法。
101.图4是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图。如图4所示，该方法可以包括以下步骤：
102.步骤s402，通过拍摄设备采集商品对象的至少一个商品数据。
103.在本发明上述步骤s402提供的技术方案中，商品数据可以为通过拍摄设备采集到的商品的图片或者商品的视频，可选地，商品的图片或者视频当中可以包括有用于描述商品信息的文字。
104.步骤s404，使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息。
105.在本发明上述步骤s404提供的技术方案中，在获取商品对象的至少一个商品数据之后，可以将获取到的商品数据输入至人工神经网络模型中，在人工神经网络模型中通过人工智能识别算法对商品数据进行识别，得到商品对象的商品信息，可选地，人工神经网络模型可以为通过对商品数据集进行训练得到。
106.在该实施例中，在商品数据为图片时，得到的商品信息可以为商品对象的外观特征信息；在商品数据为文字时，得到的商品信息可以为商品对象的基本属性信息，例如可以为商品对象的名称、类型或规格等基本属性信息；在商品数据为视频时，得到的商品信息可以为商品的结构信息等。该实施例通过使用人工智能识别算法对商品数据进行识别，避免了人工方式识别商品数据的低效性，也避免了对商品数据识别的低准确度，从而解决了识别商品数据的效率低的技术问题，达到了提高识别商品数据效率的技术效果。
107.步骤s406，基于商品信息，生成多种类型的商品素材。
108.在本发明上述步骤s406提供的技术方案中，在得到商品信息之后，对得到的商品信息进行分类，每一类商品信息对应一种类型的商品素材，这样就可以基于商品信息，得到符合规范的多种类型的商品素材，例如可以为图片商品素材、视频商品素材或者文字商品素材等。该实施例通过人工智能识别算法识别商品数据，得到商品信息之后，可以准确、高效地获取符合规范的多种类型的商品素材，避免了因为人工识别方式的低准确度导致的商品素材不符合规范的问题，从而导致用户需要重新准备商品素材的问题，进而解决了获取商品素材的效率低的技术问题，达到了提高获取商品素材的效率的技术效果。
109.步骤s408，合并多个商品素材。
110.在本发明上述步骤s408提供的技术方案中，在得到符合规范的多种类型的商品素材之后，可以将得到的多个商品素材进行合并，然后可以将合并后的多个商品素材同时发布，可以提高发布商品素材的效率，解决了发布商品素材的效率低的技术问题，达到了提高发布商品素材的效率的技术效果。
111.通过本技术上述步骤s402至步骤s408，通过拍摄设备采集商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；合并多个商品素材。也就是说，本技术通过拍摄设备采集多种商品数据，采用人工智能识别算法识别出得到的商品数据，从而可以生成商
品对象的商品信息，进而可以根据生成的商品信息，生成并发布多种类型的商品素材，由于人工智能识别算法具有高速度、高精准度的特性，且通过拍摄设备可以快速直观地获取用户需要的商品对象的商品数据，因此避免了获取商品数据的低效性，也避免了人工方式识别商品数据的低效性和低准确度，从而解决了发布商品素材的效率低的技术问题，达到了提高发布商品素材效率的技术效果。
112.本发明实施例还提供了另一种发布商品素材的方法。
113.图5是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图。如图5所示，该方法可以包括以下步骤：
114.步骤s502，在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像。
115.在本发明上述步骤s502提供的技术方案中，对商品对象的图像进行捕获，获取到商品对象的商品图像，然后将捕获到的商品对象的商品图像上传至交互界面中进行显示，使用户可以更加直观的查看到商品对象的商品图像，解决了获取商品图像的效率低的技术问题，实现了提高获取商品图像的效率的技术效果。
116.可选地，在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像，可以通过图像采集设备获取到商品对象的视频，然后通过对商品对象的视频进行捕获，可以得到多个商品对象的商品图像，这样既就可以将得到的多个商品图像显示在交互界面上。
117.步骤s504，从商品图像中裁剪出待识别的图像区域。
118.在本发明上述步骤s504提供的技术方案中，在得到商品对象的商品图像之后，可以在交互界面上将显示的商品图像进行裁剪，得到待识别的图像区域，可选地，待识别的图像区域可以为商品图像上的任意一个局部区域，这样就可以将商品图像分为不同的多个区域，避免了可能会因为漏掉商品图像上的某部分内容而导致对商品图像内容识别的不完整性，解决了对商品图像的内容识别的不完整性的技术问题，实现了对商品图像的内容识别的完整性的技术效果。
119.步骤s506，使用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行图像识别，生成商品对象的商品信息。
120.在本发明上述步骤s506提供的技术方案中，在获取到待识别的图像区域之后，可以将获取到的待识别的图像区域输入至人工神经网络模型中，在人工神经网络模型中通过人工智能识别算法对待识别的图像区域进行识别，得到商品对象的商品信息，可选地，人工神经网络模型可以为通过对待识别的图像区域数据进行训练得到。
121.在该实施例中，得到的商品信息可以为商品对象的外观特征信息，可以为商品对象的基本属性信息，例如可以为商品对象的名称、类型或规格等基本属性信息，也可以为商品的结构信息等。该实施例通过采用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行识别，避免了人工方式识别图像区域的低效性，也避免了对待识别的图像区域进行识别的低准确性和不完整性，解决了对图像区域进行识别的效率低的技术问题，实现了提高对图像区域进行识别的技术效果。
122.步骤s508，基于商品信息，生成至少一种类型的商品素材。
123.在本发明上述步骤s508提供的技术方案中，在得到商品信息之后，对得到的商品信息进行分类，每一类商品信息对应一种类型的商品素材，这样就可以基于商品信息，得到符合规范的多种类型的商品素材。该实施例通过人工智能识别算法识别待识别的图像区
域，得到商品信息之后，可以准确、高效地获取符合规范的多种类型的商品素材，避免了因为人工识别方式的低准确度导致的商品素材不符合规范的问题，从而导致用户需要重新准备商品素材的问题，进而解决了获取商品素材的效率低的技术问题，达到了提高获取商品素材的效率的技术效果。
124.通过本技术上述步骤s502至步骤s508，在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像；从商品图像中裁剪出待识别的图像区域；使用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行图像识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成至少一种类型的商品素材，也就是说，本技术将捕获到的商品对象的商品图像显示在交互界面上，并从显示的商品图像裁剪出待识别的图像区域，然后在通过人工智能识别算法识别待识别的图像区域，得到商品信息之后，可以准确、高效地获取符合规范的多种类型的商品素材，避免了因为人工识别方式的低准确度导致的商品素材不符合规范的问题，实现了使用户可以直观地查看商品图像和对商品图像内容识别的完整性的目的，从而实现了获取商品信息的高效性和完整性，进而解决了获取商品素材的效率低的技术问题，达到了提高获取商品素材的效率的技术效果。
125.需要说明的是，在该实施例中，所有需要在发布系统或其它界面、页面等上传、填写、提交的数据，除了可以人工上传、填写、提交之外，也可以实现自动上传、填写、提交，这样可以适应不同的用户需求，也极大地提高了发布商品素材的效率，解决了发布商品素材的效率低的技术问题，实现了提高发布商品素材的效率的技术效果。
126.本发明实施例还提供了另一种发布商品的方法。该方法可以包括以下步骤：
127.步骤s1，获取商品对象的至少一个商品数据。
128.在本发明上述步骤s1提供的技术方案中，商品数据用于描述商品对象的商品信息，该商品数据可以包括通过图像采集设备采集到的商品图片数据或者商品视频数据，也可以包括文本数据，还可以为文本、图片、视频之间的组合。可选地，文本数据可以为从商品对象上直接获取的文字信息，也可以为通过图像采集设备从采集到的商品图片或者商品视频中将本本数据转换文字信息。
129.步骤s2，使用人工智能识别算法将至少一个商品数据生成多种类型的商品素材。
130.在本发明上述步骤s2提供的技术方案中，在得到商品数据之后，可以将得到的商品数据输入至人工神经网络模型中，在人工神经网络模型中通过人工智能识别算法对得到的至少一个商品数据进行识别，从而可以生成商品素材。
131.在该实施例中，由于得到的商品数据至少为一个，可以将商品数据分为不同类型，比如，商品的商品图片数据、商品视频数据、文本数据等，因此可以通过对不同类型的商品数据进行识别，可以得到多种类型的商品素材。
132.步骤s3，基于商品素材发布商品对象。
133.在本发明上述步骤s3提供的技术方案中，在得到商品素材之后，可以在商品发布平台中，基于得到的商品素材对商品对象进行发布。
134.在该实施例中，将商品素材发布至商品发布平台之后，可以在商品发布平台中获取商品对象的与交易相关的信息，比如，商品价格、商品简介、商品优惠活动的时间段、订单、支持的物流种类等信息，进而可以通过上述与交易相关的信息来发布商品对象。可选地，当用户可以在商品发布平台中查看到商品对象的上述与交易相关的信息，且可以对商
品对象进行交易操作时，即可确定商品对象发布成功。
135.下面对该实施例的上述方法进行进一步介绍。
136.作为一种可选的实施方式，步骤s2，使用人工智能识别算法将至少一个商品数据生成多种类型的商品素材，包括：使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材。
137.在该实施例中，在得到商品数据之后，可以先通过人工智能识别算法对得到的至少一个商品数据进行识别，得到商品对象的商品信息，然后根据得到的商品信息，生成商品素材。
138.可选地，由于得到的商品数据为至少一个，因此，得到的商品信息可以为多种类型的，比如商品对象的外观信息、基本属性信息、关联特征信息等，从而，可以根据多种类型的商品信息，得到多种类型的商品素材。
139.作为一种可选的实施方式，步骤s3，基于商品素材发布商品对象，包括：在检测到商品素材发布成功的情况下，发布商品对象。
140.在该实施例中，在得到商品素材之后，可以先将得到的商品素材发布至商品发布平台中，在商品发布平台接收到商品素材发布成功的验证消息之后，则允许在商品发布平台中发布商品对象，可在商品发布平台中获取商品对象的与交易相关的信息，然后通过该与交易相关的信息来发布商品对象，当用户通过登录商品发布平台，可以查看到商品对象的商品信息，以及可以对商品对象进行交易等操作时，即可证明商品对象发布成功。可选地，该实施例可以通过商品发布平台的后台服务器对商品素材的发布是否成功进行验证。
141.下面对该实施例的基于商品信息，生成多种类型的商品素材的方法进行进一步介绍。
142.作为一种可选的实施方式，基于商品信息，生成多种类型的商品素材，包括：基于商品信息，确定商品信息是否满足预设条件，其中，预设条件为预先设置的素材标准；如果商品信息满足预设条件，则将基于商品信息合成多种类型的商品素材；如果商品信息未满足预设条件，输出调整内容，其中，调整内容用于表征用于调整商品信息的数据。
143.在该实施例中，在得到商品信息之后，可以通过预先设置的预设条件对得到的商品信息进行判断是否满足该预设条件，当得到的商品信息不满足预设条件时，需要对不满足预设条件的商品信息的数据进行处理，然后将处理过后得到的商品信息的调整内容进行输出，以此对不满足预设条件的商品信息进行调整，直到得到满足预设条件的商品信息之后，即可基于满足预设条件的商品信息，生成多种类型的商品素材。可选地，上述预设条件可以为预先设置的素材标准，上述调整内容用于表征用于调整商品信息的数据。
144.通过本发明实施例的上述发布商品的方法，由于本技术采用人工智能识别方法对商品对象的商品数据进行识别，因而可以高效准确地得到符合规范的商品对象的商品信息，从而可以基于商品信息，得到符合规范的多种类型的商品素材，并基于商品素材发布商品，避免了通过人工方式识别商品对象的商品数据的低效性和低准确度，也避免了人工方式识别商品数据的不完整性，导致的用户需要重新准备商品素材，从而影响商品的发布，进而解决了发布商品的效率低的技术问题，达到了提高发布商品的效率的技术效果。
145.实施例2
146.下面结合优选的实施方式对本发明实施例的上述发布商品素材的方法进行进一
步介绍，具体以图4提供的发布商品素材的方法中的拍摄设备为摄像头进行举例说明。
147.图6是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图。如图6所示，该实施例可以采用摄像头采集商品对象的至少一个商品数据，这样可以快速直观地获取用户需要的商品对象的商品数据。该方法可以包括如下步骤：
148.步骤s602，采用摄像头采集商品对象的至少一个商品数据。
149.在上述步骤s602中，通过摄像头采集到的商品数据，可以包括商品的图片或者商品的视频，可选地，商品的图片或者视频当中可以包括有用于描述商品信息的文字。
150.在该实施例中，通过摄像头拍摄商品图片或视频之后，可以选择对图片或者视频进行特征截取，得到用户需要的待识别区域，该待识别区域用于指示商品对象的商品数据。可选地，对图片或者视频进行特征截取，可以采用自动识别截取和人工手动截取两种方式。
151.步骤s604，使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息。
152.在上述步骤s604中，在获取商品对象的至少一个商品数据之后，可以将获取到的商品数据输入至人工神经网络模型中，在人工神经网络模型中通过人工智能识别算法对商品数据进行识别，得到商品对象的商品信息，可选地，人工神经网络模型可以为通过对商品数据集进行训练得到。
153.在该实施例中，在商品数据为图片时，得到的商品信息可以为商品对象的外观特征信息；在商品数据为视频时，得到的商品信息可以为商品的结构信息等；当图片或者视频当中有用于描述商品信息的文字时，得到的商品信息可以为商品对象的名称、类型、规格、特征等基本属性信息。
154.步骤s606，基于商品信息，生成反馈信息和指导信息。
155.在上述步骤s606中，在得到商品信息之后，基于商品信息，可以生成实时的反馈信息和指导信息，这些反馈信息和指导信息用于对得到的商品信息进行缺陷的调整，这样就可以得到符合规范的商品信息，极大地提高了商品信息的质量。
156.步骤s608，根据反馈信息和指导信息进行商品素材准备。
157.在上述步骤s608中，在得到反馈信息和指导信息之后，根据反馈信息的反馈内容和指导信息的指导内容，用户开始准备商品素材，由于反馈信息和指导信息可以对商品信息的缺陷进行调整，得到符合规范的商品信息，因此，基于反馈信息和指导信息准备的商品素材也符合规范。
158.在该实施例中，在根据反馈信息和指导信息进行商品素材准备的过程中，摄像头会继续采集商品对象的商品数据，也就是说，当摄像头采集完一个商品数据之后，立刻开始采集下一个数据，实现可以实时的生成反馈信息和指导信息，便于用户准备商品素材，从而可以减少时间浪费，实现降低成本。
159.步骤s610，将准备好的商品素材传输至发布系统的后台，并完成商品素材的填写和提交。
160.在上述步骤s610中，在得到准备好的符合规范的商品素材之后，即可将准备好的商品素材上传至发布系统的后台，在发布系统的后台中完成商品素材的填写和提交。
161.在该实施例中，将准备好的商品素材上传至发布系统的后台，可以通过人工方式进行上传，也可以通过人工智能进行自动上传；在发布系统的后台中完成商品素材的填写
和提交，可以通过人工方式进行商品素材的填写和提交，也可以通过人工智能进行商品素材的自动填写和提交，这里根据用户的需要进行选择。
162.在上述步骤s602至步骤s610中，采用摄像头采集商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成反馈信息和指导信息；根据反馈信息和指导信息进行商品素材准备；将准备好的商品素材传输至发布系统的后台，并完成商品素材的填写和提交。
163.也就是说，该实施例在选择某一个商品对象之后，先采用摄像头采集商品对象的商品数据，在采集商品数据的过程中即可通过人工智能识别算法对采集到的商品数据进行识别，得到商品对象的商品信息，例如商品对象的分类、特征等商品信息，这样就可以实现快速的对商品对象的多个商品数据进行识别，提高了获取商品信息的效率，在得到商品信息之后，可以基于商品信息得到拍摄过程中的识别反馈和指导，这样就可以即时对商品信息进行调整，得到符合规范的商品信息，然后基于商品信息，用户根据识别反馈和指导开始准备商品素材，在准备商品素材的过程中即可将商品素材上传至发布系统的后台，在发布系统的后台完成商品素材的填写和提交，这样可以实现边拍摄边识别、边反馈边准备商品素材，减少了时间浪费，降低了成本，极大地提高了对商品素材的填写效率和提交效率，解决了发布商品素材的效率低的技术问题，实现了提高发布商品素材效率的技术效果。
164.在上述步骤s610，在将准备好的商品素材传输至发布系统的后台，并完成商品素材的填写和提交之后，为了保证商品素材符合规范，需要对完成填写和提交的商品素材进行进一步的检测，从而可以成功发布商品素材，因此，本发明实施例还提供了另一种发布商品素材的方法，该方法中对商品素材进行检测具体为检测商品素材的文本数据的字体。
165.图7是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的方法的流程图。如图7所示，该实施例通过对在发布系统后台填写和提交的商品素材的内容进行识别，这样可以进一步的检测在发布系统后台填写和提交的商品素材是否符合规范。该方法可以包括如下步骤：
166.步骤s702，获取在发布系统后台填写和提交的商品素材的商品数据。
167.在上述步骤s702中，在发布系统的后台中，获取填写和提交的商品素材的商品数据，其中商品素材可以为用户在发布系统后台中上传的商品的图片或视频。可选地，用户可以获取单个商品素材，也可以同时获取多个商品素材，此处根据用户需要进行选择。
168.步骤s704，提取商品数据中的文本数据，通过人工智能识别算法对提取的文本数据进行字体识别，得到识别结果。
169.在上述步骤s704中，商品数据中可能包含多个数据，比如图片数据、文本数据等，在该实施例中，选择通过人工智能识别算法对商品数据中的文本数据进行字体识别。
170.步骤s706，基于识别结果，检测文本数据中的字体是否符合规范。
171.在上述步骤s706中，由于平台预先设置好了商品素材的规范，在通过人工智能识别算法对提取的文本数据进行字体识别之后，即可将识别结果与预先设置好的规范进行比对，判断文本数据中的字体是否符合规范。
172.在该实施例中，检测文本数据中的字体是否符合规范可以为系统自动检测，也就是说，在通过人工智能识别算法对提取的文本数据进行字体识别之后，系统可以自动依据预先设置好的规范对识别结果进行判断是否符合规范，避免了通过人工方式进行结果比对的低效性和低准确度，极大地提高了对文本数据的字体的检测效率。
173.步骤s708，当文本数据中的字体不符合规范时，通过人工智能识别算法对不符合规范的商品素材进行调整，生成符合规范的商品素材。
174.在上述步骤s708中，通过人工智能识别算法对不符合规范的商品素材进行调整，可以采用在商品素材中去除不符合规范的字体内容，以及替换对应的符合规范的商品素材两种方式。可选地，在商品素材中去除不符合规范的字体内容和替换对应的符合规范的商品素材，可以通过系统自动进行操作。
175.在该实施例中，为了更好的调整不符合规范的商品素材。可以预先建立一个商品素材库，该商品素材库也即符合预先设置好的规范的商品素材库，比如，商品素材库中可以包括符合预先设置好的规范的图片、视频或文字等，当文本数据中的字体不符合规范时，可以采用人工智能识别算法识别出商品素材中不符合规范的字体内容并去除，然后通过人工智能识别算法识别出商品素材库中得对应的字体内容，对去除了不符合规范的字体内容的商品素材进行文本数据的填充，生成符合规范的商品素材；也可以直接通过人工智能识别算法识别出商品素材库中对应的符合规范的商品素材，将不符合规范的商品素材进行替换，得到符合规范的商品素材，此处根据用户需要进行选择。
176.在上述步骤s702至步骤s708中，获取在发布系统后台填写和提交的商品素材的商品数据；提取商品数据中的文本数据，通过人工智能识别算法对提取的文本数据进行字体识别，得到识别结果；基于识别结果，检测文本数据中的字体是否符合规范；当文本数据中的字体不符合规范时，通过人工智能识别算法对不符合规范的商品素材进行调整，生成符合规范的商品素材。也就是说，该实施例在提取商品素材的商品数据中的文本数据之后，通过人工智能识别算法检测文本数据的字体，并依据预先设置好的规范判断文本数据的字体是否符合平台的字体规范，当商品素材的文本数据中的字体不符合规范时，用户可以根据需要灵活地选择对不符合规范的商品素材进行调整的方式，避免了采用人工方式检测文本数据的字体的低效性和不完整性，也避免了采用人工方式对识别结果进行比对的低准确度，解决了获取商品素材的效率低的技术问题，实现了提高获取商品素材的效率的技术效果。
177.下面结合具体的发布商品素材的场景对本发明实施例的上述发布商品素材的方法进行进一步介绍。
178.图8是根据本发明实施例的一种发布商品素材的场景示意图。如图8所示，计算设备获取商品对象的至少一个商品数据，该商品数据可以为通过图像采集设备采集到的商品的图片或者商品的视频，也可以为用于描述商品信息的文字，也可以为图片、视频或者文字的组合，进而将其输入至计算设备中。
179.在该实施例中，计算设备中设置有人工神经网络模型，可以为通过对商品数据集或者待识别的图像区域数据进行训练得到的，通过对数据进行训练得到的人工神经网络模型，可以采用人工智能识别算法高效、准确地识别几乎所有能够得到的待识别数据。
180.该实施例在计算设备中，采用人工智能识别算法，对获取到的至少一个商品数据或者至少一个待识别的图像区域数据进行识别，输出商品对象的商品信息，该商品信息可以为商品对象的外观特征信息，可以为商品对象的名称、类型或规格等基本属性信息，也可以为商品的结构信息等。
181.在该实施例中，商品数据可以为商品的图片、商品的视频或者用于描述商品的文
字，也可以为上述三者的结合，待识别的图像区域可以为商品图像上的任意一个局部区域该局部区域中可以包含有用于描述商品的文字信息。
182.在该实施例中，可以在计算设备中预先建立一个商品素材库，该商品素材库也即符合预先设置好的素材标准的商品素材库，比如，商品素材库中可以包括符合素材标准的图片、视频或文字等，当得到的商品信息不符合规范时，可以使用人工智能识别算法自动从商品素材库中找到符合规范的对应的商品素材进行替换，得到符合规范的商品素材，也可以采用人工智能识别算法对商品素材中不符合规范的商品内容进行识别并去除，然后在商品素材库中找到符合规范的商品内容的数据，将其填充至去除了不符合规范的商品内容的商品素材中，得到符合规范的商品素材，最后将得到的符合规范的商品素材输出至计算设备的显示界面上进行显示。
183.在相关技术的算法中，当用户预先准备的商品素材违反了平台的商品素材使用规范时，用户需要重新准备并提交新的商品素材，导致获取商品素材的效率低下。而该实施例在验证出商品素材不符合规范时，采用人工智能识别算法自动从商品素材库中找到符合规范的对应的商品素材进行替换，或者采用人工智能识别算法对商品素材中不符合规范的商品内容进行识别并去除，然后在商品素材库中找到符合规范的商品内容的数据，将其填充至去除了不符合规范的商品内容的商品素材中，这样就可以得到符合规范的商品素材，能够极大地提高获取商品素材的效率。
184.需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
185.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
186.实施例3
187.根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述发布商品素材的方法的发布商品素材的装置。需要说明的是，该实施例的发布商品素材的装置可以用于执行本发明实施例图2所示的发布商品素材的方法。
188.图9是根据本发明实施例的一种发布商品素材的装置的示意图。如图9所示，该发布商品素材的装置90可以包括：获取单元91、第一识别单元92、第一生成单元93和第一发布单元94。
189.获取单元91，用于获取商品对象的至少一个商品数据；
190.第一识别单元92，用于使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；
191.第一生成单元93，用于基于商品信息，生成多种类型的商品素材；
192.第一发布单元94，用于发布多个商品素材。
193.此处需要说明的是，上述获取单元91、第一识别单元92、第一生成单元93和第一发布单元94对应于实施例1中的步骤s202至步骤s208，四个单元与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述单元作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
194.根据本发明实施例，还提供了另一种用于实施上述发布商品素材的方法的发布商品素材的装置。需要说明的是，该实施例的发布商品素材的装置可以用于执行本发明实施例图3所示的发布商品素材的方法。
195.图10是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的装置的示意图。如图10所示，该发布商品素材的装置100可以包括：录入单元101、第一显示单元103、第二显示单元105和第二发布单元107。
196.录入单元101，用于在操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据；
197.第一显示单元103，用于在操作界面上显示商品对象的商品信息，其中，通过使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；
198.第二显示单元105，用于在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材，其中，基于商品信息生成商品素材；
199.第二发布单元107，用于发布多个商品素材。
200.可选地，第二显示单元105包括：弹出模块，用于在操作界面上弹出指导信息，其中，指导信息包括商品信息存在的缺陷信息；显示模块，用于在操作界面上显示基于指导信息生成的创作素材，其中，创作素材为构成商品素材的基础信息；生成模块，用于基于创作素材，生成多种类型的商品素材。
201.此处需要说明的是，上述录入单元101、第一显示单元103、第二显示单元105和第二发布单元107对应于实施例1中的步骤s302至步骤s308，四个单元与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述单元作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
202.根据本发明实施例，还提供了另一种用于实施上述发布商品素材的方法的发布商品素材的装置。需要说明的是，该实施例的发布商品素材的装置可以用于执行本发明实施例图4所示的发布商品素材的方法。
203.图11是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的装置的示意图。如图11所示，该发布商品素材的装置110可以包括：采集单元111、第二识别单元112、第二生成单元113和合并单元114。
204.采集单元111，用于通过拍摄设备采集商品对象的至少一个商品数据；
205.第二识别单元112，用于使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；
206.第二生成单元113，用于基于商品信息，生成多种类型的商品素材；
207.合并单元114，用于合并多个商品素材。
208.此处需要说明的是，上述采集单元111、第二识别单元112、第二生成单元113和合并单元114对应于实施例1中的步骤s402至步骤s408，四个单元与对应的步骤所实现的实例
和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述单元作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
209.根据本发明实施例，还提供了另一种用于实施上述发布商品素材的方法的发布商品素材的装置。需要说明的是，该实施例的发布商品素材的装置可以用于执行本发明实施例图5所示的发布商品素材的方法。
210.图12是根据本发明实施例的另一种发布商品素材的装置的示意图。如图12所示，该发布商品素材的装置120可以包括：第三显示单元121、裁剪单元122、第三识别单元123和第三生成单元124。
211.第三显示单元121，用于在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像；
212.裁剪单元122，用于从商品图像中裁剪出待识别的图像区域；
213.第三识别单元123，用于使用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行图像识别，生成商品对象的商品信息；
214.第三生成单元124，用于基于商品信息，生成至少一种类型的商品素材。
215.此处需要说明的是，上述第三显示单元121、裁剪单元122、第三识别单元123和第三生成单元124对应于实施例1中的步骤s502至步骤s508，四个单元与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例一所公开的内容。需要说明的是，上述单元作为装置的一部分可以运行在实施例一提供的计算机终端10中。
216.在该实施例的发布商品素材的装置中，由于人工智能识别算法具有高速度、高精准度的特性，可以采用人工智能识别算法识别出商品对象的至少一个商品数据，从而可以生成商品对象的商品信息，进而可以根据生成的商品信息，生成并发布多种类型的商品素材，也即，本技术采用了人工智能识别算法对商品对象的商品数据识别的方式，来获取多种类型的商品素材，避免了人工方式识别商品对象以获取商品素材的低效性，也避免了由于对商品数据的识别准确度低，导致用户由于违反平台的商品素材使用规范而需重新准备商品素材的复杂性，从而解决了商品发布效率低的技术问题，达到了提高商品发布效率的技术效果。
217.实施例4
218.本发明的实施例可以提供一种计算机终端，该计算机终端可以设置在本发明实施例的发布商品素材的系统中，上述计算机终端可以是计算机终端群中的任意一个计算机终端设备。可选地，在本实施例中，上述计算机终端也可以替换为移动终端等终端设备。
219.可选地，在本实施例中，上述计算机终端可以位于计算机网络的多个网络设备中的至少一个网络设备。
220.在本实施例中，上述计算机终端可以执行发布商品素材的方法中以下步骤的程序代码：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。
221.可选地，图13是根据本发明实施例的一种移动终端的结构框图。如图13所示，该移动终端a可以包括：一个或多个(图中仅示出一个)处理器1302、存储器1304和传输装置1306。
222.其中，存储器可用于存储软件程序以及模块，如本发明实施例中的发布商品素材
的方法和装置对应的程序指令/模块，处理器通过运行存储在存储器内的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的发布商品素材的方法。存储器可包括高速随机存储器，还可以包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器可进一步包括相对于处理器远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至移动终端a。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
223.处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。
224.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在商品数据为图像的情况下，采用人工智能识别算法来识别图像任意一个区域的内容，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品对象任意一个局部的外观特征信息；在商品数据为文字的情况下，采用人工智能识别算法来识别文字，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品对象的名称、类型、规格和商品特征描述；在商品数据为视频的情况下，采用人工智能识别算法来识别视频中任意一帧图像的内容，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品立体结构、商品关联特征信息。
225.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：基于商品信息，确定商品信息是否满足预设条件，其中，预设条件为预先设置的素材标准；如果商品信息满足预设条件，则将基于商品信息合成多种类型的商品素材；如果商品信息未满足预设条件，输出调整内容，其中，调整内容用于表征用于调整商品信息的数据。
226.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在发布多个商品素材之前，将生成的商品素材传到发布系统的后台服务器；在接收到后台服务器验证成功的响应信息的情况下，基于录入模板将商品素材录入到发布模板中，生成待发布的商品素材。
227.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在生成待发布的商品素材之后，上传待发布的商品素材，并提取待发布的商品素材中待验证的至少一个商品内容；判断待验证的至少一个商品内容是否满足录入标准；如果满足，则成功将商品素材录入到发布模板中；否则，对验证失败的商品内容进行预处理，并在预处理后的商品内容满足录入标准的情况下，将商品素材录入到发布模板中。
228.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：删除商品素材中验证失败的商品内容；调取与验证失败的商品内容相匹配的替换内容，其中，替换内容为预存的符合录入标准的数据，且与验证失败的商品内容的类型相同。
229.可选地，上述处理器还可以执行如下步骤的程序代码：在商品素材为图像或视频的情况下，待验证的商品内容包括如下至少之一：文字字体、文字内容和文字颜色，其中，采用人工智能识别算法来识别待验证的商品内容。
230.作为一种可选的示例，处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：在操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据；在操作界面上显示商品对象的商品信息，其中，通过使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的
商品素材，其中，基于商品信息生成商品素材；发布多个商品素材。
231.可选地，上述处理器还可以用于执行如下步骤的程序代码：在操作界面上弹出指导信息，其中，指导信息包括商品信息存在的缺陷信息；在操作界面上显示基于指导信息生成的创作素材，其中，创作素材为构成商品素材的基础信息；基于创作素材，生成多种类型的商品素材。
232.作为另一种可选的示例，处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：通过拍摄设备采集商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；合并多个商品素材。
233.作为另一种可选的示例，处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像；从商品图像中裁剪出待识别的图像区域；使用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行图像识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成至少一种类型的商品素材。
234.作为另一种可选的示例，处理器可以通过传输装置调用存储器存储的信息及应用程序，以执行下述步骤：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法将至少一个商品数据生成多种类型的商品素材；基于商品素材发布商品对象。
235.可选地，上述处理器还可以用于执行如下步骤的程序代码：使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材。
236.可选地，上述处理器还可以用于执行如下步骤的程序代码：在检测到商品素材发布成功的情况下，发布商品对象。
237.可选地，上述处理器还可以用于执行如下步骤的程序代码：基于商品信息，确定商品信息是否满足预设条件，其中，预设条件为预先设置的素材标准；如果商品信息满足预设条件，则将基于商品信息合成多种类型的商品素材；如果商品信息未满足预设条件，输出调整内容，其中，调整内容用于表征用于调整商品信息的数据。
238.采用本发明实施例，提供了一种发布商品素材的方法。获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。也就是说，由于人工智能识别算法具有高速度、高精准度的特性，可以采用人工智能识别算法识别出商品对象的至少一个商品数据，从而可以生成商品对象的商品信息，进而可以根据生成的商品信息，生成并发布多种类型的商品素材，也即，本技术采用了人工智能识别算法对商品对象的商品数据识别的方式，来获取多种类型的商品素材，避免了人工方式识别商品对象以获取商品素材的低效性，也避免了由于对商品数据的识别准确度低，导致用户由于违反平台的商品素材使用规范而需重新准备商品素材的复杂性，从而解决了商品发布效率低的技术问题，达到了提高商品发布效率的技术效果。
239.本领域普通技术人员可以理解，图13所示的结构仅为示意，移动终端a也可以是智能手机(如android手机、ios手机等)、平板电脑、掌声电脑以及移动互联网设备(mobile internet devices，mid)、pad等终端设备。图13其并不对上述移动终端的结构造成限定。例如，移动终端a还可包括比图13中所示更多或者更少的组件(如网络接口、显示装置等)，或
者具有与图13所示不同的配置。
240.本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令终端设备相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取器(random access memory，ram)、磁盘或光盘等。
241.实施例5
242.本发明的实施例还提供了一种计算机可读存储介质。可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以用于保存上述实施例一所提供的发布商品素材的方法所执行的程序代码。
243.可选地，在本实施例中，上述计算机可读存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中。
244.可选地，在本实施例中，计算机可读存储介质被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；发布多个商品素材。
245.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在商品数据为图像的情况下，采用人工智能识别算法来识别图像任意一个区域的内容，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品对象任意一个局部的外观特征信息；在商品数据为文字的情况下，采用人工智能识别算法来识别文字，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品对象的名称、类型、规格和商品特征描述；在商品数据为视频的情况下，采用人工智能识别算法来识别视频中任意一帧图像的内容，生成商品对象的商品信息，其中，商品信息包括：商品立体结构、商品关联特征信息。
246.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于商品信息，确定商品信息是否满足预设条件，其中，预设条件为预先设置的素材标准；如果商品信息满足预设条件，则将基于商品信息合成多种类型的商品素材；如果商品信息未满足预设条件，输出调整内容，其中，调整内容用于表征用于调整商品信息的数据。
247.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在发布多个商品素材之前，将生成的商品素材传到发布系统的后台服务器；在接收到后台服务器验证成功的响应信息的情况下，基于录入模板将商品素材录入到发布模板中，生成待发布的商品素材。
248.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在生成待发布的商品素材之后，上传待发布的商品素材，并提取待发布的商品素材中待验证的至少一个商品内容；判断待验证的至少一个商品内容是否满足录入标准；如果满足，则成功将商品素材录入到发布模板中；否则，对验证失败的商品内容进行预处理，并在预处理后的商品内容满足录入标准的情况下，将商品素材录入到发布模板中。
249.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：删除商品素材中验证失败的商品内容；调取与验证失败的商品内容相匹配的替换内容，其中，替换内容为预存的符合录入标准的数据，且与验证失败的商品内容的类型相同。
250.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在
商品素材为图像或视频的情况下，待验证的商品内容包括如下至少之一：文字字体、文字内容和文字颜色，其中，采用人工智能识别算法来识别待验证的商品内容。
251.作为一种可选的示例，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在操作界面上的录入页面中录入商品对象的至少一个商品数据；在操作界面上显示商品对象的商品信息，其中，通过使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；在操作界面的创作界面上显示生成的多种类型的商品素材，其中，基于商品信息生成商品素材；发布多个商品素材。
252.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在操作界面上弹出指导信息，其中，指导信息包括商品信息存在的缺陷信息；在操作界面上显示基于指导信息生成的创作素材，其中，创作素材为构成商品素材的基础信息；基于创作素材，生成多种类型的商品素材。
253.作为另一种可选的示例，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：通过拍摄设备采集商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材；合并多个商品素材。
254.作为另一种可选的示例，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在交互界面上显示捕获到的商品对象的商品图像；从商品图像中裁剪出待识别的图像区域；使用人工智能识别算法对待识别的图像区域进行图像识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成至少一种类型的商品素材。
255.作为另一种可选的示例，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：获取商品对象的至少一个商品数据；使用人工智能识别算法将至少一个商品数据生成多种类型的商品素材；基于商品素材发布商品对象。
256.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：使用人工智能识别算法对至少一个商品数据进行识别，生成商品对象的商品信息；基于商品信息，生成多种类型的商品素材。
257.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：在检测到商品素材发布成功的情况下，发布商品对象。
258.可选地，计算机可读存储介质还被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：基于商品信息，确定商品信息是否满足预设条件，其中，预设条件为预先设置的素材标准；如果商品信息满足预设条件，则将基于商品信息合成多种类型的商品素材；如果商品信息未满足预设条件，输出调整内容，其中，调整内容用于表征用于调整商品信息的数据。
259.上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
260.在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
261.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连
接，可以是电性或其它的形式。
262.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
263.另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
264.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
265.以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。