自动合成图片推送方法、装置及存储介质与流程

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种自动合成图片推送方法、装置及存储介质。

背景技术：

随着互联网购物的蓬勃发展，人们对产品图片的需求越来越大，对图片的要求也越来越高。

目前，电商公司的大量图片都是依靠设计师去设计，再由商务运营人员手动上传至系统及人工审核图片。这样的操作流程耗费大量的人力资源，却没有对图片带来的运营效果做经验沉淀及数据分析。业界内并没有相应的针对设计与技术相融合的技术方案。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提出一种自动合成图片推送方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术中由于通过人工进行图片处理，运营成本较高的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种自动合成图片推送方法，所述自动合成图片方法包括以下步骤：

获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性，根据所述待访问图片属性从图片素材库中选取待合成图片素材；

根据所述待访问图片属性从合成规则集合中选取多个图片合成规则，调用预设打分规则对选取的各图片合成规则分别进行评分，选取评分结果中分数最高的图片合成规则作为预设合成图片规则；

根据所述预设合成图片规则对所述待合成图片素材进行合成，并将合成后的图片推送至所述用户设备。

优选地，所述获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性，根据所述待访问图片属性从图片素材库中选取待合成图片素材步骤具体包括：

获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性；

根据所述待访问图片属性，获取待合成图片素材的标识信息，根据所述标识信息从所述图片素材库中筛选出待合成图片素材。

优选地，所述根据所述待访问图片属性，获取待合成图片素材的标识信息，根据所述标识信息从所述图片素材库中筛选出待合成图片素材步骤之前，所述自动合成图片推送方法包括：

获取图片素材，提取所述图片素材的图片属性，根据所述图片属性对所述图片素材设置标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

优选地，所述获取图片素材，提取所述图片素材的图片属性，根据所述图片属性对所述图片素材设置标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中步骤具体包括：

获取所述图片素材的品种和类别，根据所述品种和类别对所述图像素材的图片属性进行划分，根据划分后的图片属性对所述图片素材设置对应的标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

优选地，所述获取图片素材，提取所述图片素材的图片属性，根据所述图片属性对所述图片素材设置标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中步骤之后，所述自动合成图片推送方法包括：

获取用户设备对所述图片素材的第一访问数据，根据所述第一访问数据，统计所述图片素材的访问频次，并展示所述访问频次。

优选地，所述图片合成规则包括图片类型、图层位置、图层的大小、图层的上下级关系和图层色系中至少一种。

优选地，所述根据所述预设合成图片规则对所述待合成图片素材进行合成，并将合成后的图片推送至所述用户设备步骤之后，所述自动合成图片推送方法包括：

获取用户设备对所述合成后的图片的第二访问数据，根据所述第二访问数据对所述合成后的图片进行打分，根据打分结果更新所述待合成图片素材以及所述图片合成规则。

优选地，所述获取用户设备对所述合成后的图片的第二访问数据，根据所述第二访问数据对所述合成后的图片进行打分，根据打分结果更新所述待合成图片素材以及所述图片合成规则步骤之后，所述自动合成图片推送方法包括：

获取所述合成后的图片的打分结果，根据所述打分结果生成数据图表。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种自动合成图片推送装置，所述自动合成图片推送装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的自动合成图片推送程序，所述自动合成图片推送程序配置为实现如上文所述的自动合成图片推送方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有自动合成图片推送程序，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时实现如上文所述的自动合成图片推送方法的步骤。

本发明通过预设打分规则对图片合成规则进行评分，选取评分结果最高的图片合成规则对所述待合成图片素材进行自动合成，从而通过机器学习代替人工操作，降低运营成本。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的图片合成服务器结构示意图；

图2为本发明自动合成图片推送方法第一实施例的流程示意图；

图3为图片素材库中图片素材上线流程示意图；

图4为图片素材根据图片合成规则进行合成流程示意图；

图5为本发明自动合成图片推送方法第二实施例的流程示意图；

图6为本发明自动合成图片推送方法第三实施例的流程示意图；

图7为本发明自动合成图片推送方法第四实施例的流程示意图；

图8为本发明自动合成图片推送方法第五实施例的流程示意图；

图9为本发明自动合成图片推送方法第六实施例的流程示意图；

图10为本发明自动合成图片推送方法第七实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的图片合成服务器的结构示意图。

如图1所示，所述图片合成服务器可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002、管理员接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。管理员接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选管理员接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wifi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的图片合成服务器结构并不构成对图片合成服务器的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、管理员接口模块以及自动合成图片推送程序。

在图1所示的图片合成服务器中，网络接口1004主要用于连接用户终端，与用户终端进行数据通信；管理员接口1003主要用于连接管理员终端，与终端进行数据通信；本发明图片合成服务器中的处理器1001、存储器1005可以设置在自动合成图片推送装置中，所述自动合成图片推送装置通过处理器1001调用存储器1005中存储的自动合成图片推送程序，并执行以下操作：

获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性，根据所述待访问图片属性从图片素材库中选取待合成图片素材；

根据所述待访问图片属性从合成规则集合中选取多个图片合成规则，调用预设打分规则对选取的各图片合成规则分别进行评分，选取评分结果中分数最高的图片合成规则作为预设合成图片规则；

根据所述预设合成图片规则对所述待合成图片素材进行合成，并将合成后的图片推送至所述用户设备。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动合成图片推送程序，还执行以下操作：

获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性；

根据所述待访问图片属性，获取待合成图片素材的标识信息，根据所述标识信息从所述图片素材库中筛选出待合成图片素材。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动合成图片推送程序，还执行以下操作：

获取图片素材，提取所述图片素材的图片属性，根据所述图片属性对所述图片素材设置标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动合成图片推送程序，还执行以下操作：

获取所述图片素材的品种和类别，根据所述品种和类别对所述图像素材的图片属性进行划分，根据划分后的图片属性对所述图片素材设置对应的标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动合成图片推送程序，还执行以下操作：

获取用户设备对所述图片素材的第一访问数据，根据所述第一访问数据，统计所述图片素材的访问频次，并展示所述访问频次。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动合成图片推送程序，还执行以下操作：

获取用户设备对所述合成后的图片的第二访问数据，根据所述第二访问数据对所述合成后的图片进行打分，根据打分结果更新所述待合成图片素材以及所述图片合成规则。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的自动合成图片推送程序，还执行以下操作：

获取所述合成后的图片的打分结果，根据所述打分结果生成数据图表。

本实施例通过上述方案，对预设打分规则对图片合成规则进行评分，选取评分结果最高的图片合成规则对所述待合成图片素材进行自动合成，从而通过机器学习代替人工操作，降低运营成本。

基于上述硬件结构，提出本发明自动合成图片推送方法实施例。

参照图2，图2为本发明自动合成图片推送方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述自动合成图片推送方法包括以下步骤：

步骤s10，获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性，根据所述待访问图片属性从图片素材库中选取待合成图片素材；

所述用户设备可为笔记本电脑，智能手机或ipad等移动终端，还可为还可为其他可实现相同或相似功能的用户设备，在此不作限制。

所述访问图片请求可为通过网站搜索框进行输入的关键字，也可为通过点击预设的关键字进行查询，还可为其他可实现相同或相似功能的方式，在此不作限制。

所述待访问图片属性包括用户待访问图片的品种以及种类，例如，用户通过笔记本电脑访问购物网站，在用户搜索栏中输入女装，以及用户选择的女装品牌，获取用户通过用户设备发送的访问女装图片的请求，从所述访问女装图片的请求中提取到待访问女装图片的品牌。

根据所述待访问图片属性从图片素材库中选取待合成图片素材，即根据待访问女装图片的品牌从图片素材库中选取与该品牌相关的女装图片。

需要说明的是，图片素材库可为保存在图片合成数据库中大量的图片素材，通过服务器接收访问图片请求，根据所述访问图片请求调用数据库，并从所述数据库中获取与所述待访问图片属性匹配的待合成图片素材。

可以理解的是图片素材库根据商业场景有不同的种类，例如品牌logo、背景图、任务以及标语等。

为了便于查找素材，因此，需要预先建立素材库，参照图3，本实施例中，可参照以下具体步骤来建立素材库：

用户通过登录图片素材库入口，当针对商业场景无法供图的情况下，设计师独自制作图片素材，并将所述图片素材保存在图片素材库进行图片素材上线；在提供图片素材初稿的情况下，获取审核列表，根据所述审核列表，审核图片，如果审核不通过，可通过两种方式进行处理，一种方式是驳回审核，填写修改意见，在收到对方的根据审核意见进行修改后的图片素材后继续进行审核；另一种方式是用户通过自行修改图片素材初稿，并将修改后的图片素材保存在图片素材库中并进行图片素材上线。

步骤s20，根据所述待访问图片属性从合成规则集合中选取多个图片合成规则，调用预设打分规则对选取的各图片合成规则分别进行评分，选取评分结果中分数最高的图片合成规则作为预设合成图片规则；

需要说明的是，所述图片合成规则包括图片类型、图层位置、图层的大小、图层的上下级关系和图层色系中至少一种。

所述图片类型可为图片的格式规则，例如要求图片类型为jpeg(jointphotographicexpertsgroup联合图像专家小组)，通过有损压缩方式去除冗余的图像和彩色数据，获取极高的压缩率的同时能展现丰富生动的图像，从而占用较少的磁盘空间得到较好的图像质量。还可为gif(graphicsinterchangeformat图形交换格式)，可实现图片动画显示，从而提高用户体验。

所述图层位置、图层的大小以及图层的上下级关系，通过所述规则对待合成图片素材进行处理，从而可实现对待合成图片素材的精细化处理，使待合成图片素材更专业，并可满足各种人群的需求，提高用户体验。

所述图层色系为预设的图片合成规则，通过图层色系对待合成图片素材进行处理，从而丰富所述待合成图片素材的色彩，例如，用户访问“女装黑色”的访问请求，对于黑色的待访问图片的属性，可筛选出与黑色为同一色系的图层进行处理，还可与黑色更能构成视觉冲击的色彩进行搭配，从而提高待合成图片素材的多样性。

所述图片合成规则集合是通过预先设置并保存在数据库中的大量合成规则集合，所述图片合成规则可通过两种生成方法，一种是人为生成规则，通过专业的运营人员根据设计体验及过往商业经验针对不同的人群制定不一样的图片合成规则，另一种是自动生成规则，在所述图片合成规则达到一定数量时，通过机器学习对所述图片合成规则进行评分，然后继续生成分数最高的规则，并将所述分数最高的图片合成规则作为预设图片合成规则。

可以理解的是，预设打分规则为打分系统中设计好的打分规则。

所述打分系统为每个商业场景配置不同的计分公式，为每次合成的图片打分，还可为图片合成规则进行评分。

步骤s30，根据所述预设合成图片规则对所述待合成图片素材进行合成，并将合成后的图片推送至所述用户设备。

为便于提高图片合成效率，通过机器代替人工进行图片合成操作，如图4所示，包括以下步骤s1至s14，通过机器进行图片合成处理，从而提高图片合成的准确性。

s1：任务处理开始；

s2：获取图片素材所属品类；

如果获取失败，则进入步骤s3：显示记录异常，并继续下一图片素材合成处理，并返回s1步骤；

s4：获取图片素材所属品牌；

如果获取失败，则进入步骤s3，并返回s1步骤；

s5：获取模板风格、品类、品牌以及人群选取第一图层素材；

如果获取失败，则进入步骤s3，并返回s1步骤；

s6：根据品类、品牌以及品牌选取上一层图层素材；

如果获取失败，则进入步骤s3，并返回s1步骤；

s7：根据模板色层、色系继续筛选图片素材；

如果获取图片素材失败，则返回步骤s5，并更换第一层图层素材色系；继续尝试获取，如果第二次获取图片素材失败，则进入步骤s3，并返回s1步骤；

s8：根据时间先后以及素材更新时间继续筛选图片素材；

s9：根据模板、底图以及组件素材开始拼装；

s10：检测素材之间是否有重叠；

s11：如果有重叠，则根据组件间的层级关系进行覆盖处理；

s12：如果没有重叠的情况，则检查素材是否合成完毕；

s13：如果合成完毕，合成四大人群图片素材；

s14：合成完毕，则将图片素材上传图片素材库；如果没有合成完毕，返回步骤s5。

需要说明的是，在进行图片合成时，图片合成设备根据指示，可以指定合成速度，机器会根据任务大小以及用户所需要的速度分配合理的进程数，最终利用图片合成规则和相应属性的图片素材合成目标图片。

由上可知，合成流程可包括：获取商业场景属性、从合成图片规则集合获取图片合成规则、择优从图片素材库获取图片素材、组装图片素材并推送到应用场景。其中，获取商业场景属性，可为根据不同的商业场景，获取当前商业场景的业务属性，比如当前应用场景的需求是合成一张图片素材，获取图片素材的图片属性，比如：运动鞋或者品牌等等。

为进一步提高图片合成的多样性，从而适应广大人群的需求，建立图片合成集合，通过图片合成规则集合可根据打分系统的打分结果和商业场景属性，从图片合成规则集合选择出当前应用场景需求最合适的图片合成规则，根据图片合成规则组装从图片素材库获取到的图片素材，然后将合成好的图片推送到各个需求的应用场景。

本实施例通过上述方案，对预设打分规则对图片合成规则进行评分，选取评分结果最高的图片合成规则对所述待合成图片素材进行自动合成，从而通过机器学习代替人工操作，降低运营成本。

进一步地，如图5所示，基于第一实施例提出本发明自动合成图片推送方法第二实施例，在本实施例中，所述步骤s10具体包括：

步骤s101，获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性；

步骤s102，根据所述待访问图片属性，获取待合成图片素材的标识信息，根据所述标识信息从所述图片素材库中筛选出待合成图片素材。

需要说明的是，在图片素材保存在图片素材库之前，每个图片素材都标记有标识信息，根据所述标识信息，可快速查找到待合成图片素材，从而提高图片筛选的响应时间。

所述标识信息可反映图片素材的属性，根据所述标识信息可快速从图片素材库中筛选出待合成图片素材。例如一张女装图片素材，通过获取女装图片素材的属性，即图片素材中显示的女装图片，标记上女装的标识信息。

可以理解的是，所述标识信息可以标签的形式，还可为其他标识的形式进行标记，本实施例在此不作限制。所述标签还可为多级标签的形式，例如一级标签：女装上衣；二级标签：长袖、黑色，从而可为所述图片素材提供更精确的图片信息，更利于查找。

本实施例通过上述方案，通过图片素材的标识信息筛选出待合成图片素材，可快速查找到待合成图片素材，从而提高图片筛选的响应时间。

进一步地，如图6所示，基于第二实施例提出本发明自动合成图片推送方法第三实施例，在本实施例中，所述步骤s102之前，所述方法包括：

步骤s100，获取图片素材，提取所述图片素材的图片属性，根据所述图片属性对所述图片素材设置标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

需要说明的是，在一般情况下，用户通过图片素材属性查找到待合成图片素材，往往不精确，而且查找到的图片素材较多，造成图片素材质量不高，不利于图片合成，通过获取图片素材的图片属性，并根据所述图片属性设置标识信息，从而利于用户精确的查找，提高待合成图片质量，例如，在以往的情况下，图片素材库中的每张图片素材只是通过命名的方式区别其他图片素材，或者通过编号的方式区别其他图片素材，这种方式利于区分其他图片素材，但是无法表现每张图片素材的属性，通过对每张图片素材设置标识信息，通过标识信息反映每张图片素材的图片属性，从而提高图片素材的识别度，例如将一张女装图片素材设置一级标签：女装上衣；二级标签：长袖、黑色，从而将所述图片素材设置更精确的标识信息，便于用户查找。

本实施例将图片素材设置标识信息，在进行根据图片属性筛选待合成图片时，便于用户查找，更提高筛选待合成图片素材的质量。

进一步地，如图7所示，基于第三实施例提出本发明自动合成图片推送方法第四实施例，在本实施例中，所述步骤s100具体包括：

步骤s110，获取所述图片素材的品种和类别，根据所述品种和类别对所述图像素材的图片属性进行划分，根据划分后的图片属性对所述图片素材设置对应的标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

在本实施例中，可通过图片素材的品种和类别，对所述图片素材的图片属性进行划分。例如图片素材为上装或者下装，所述上装或者下装为所述图片素材的种类，根据所述图片素材的种类对所述图片素材的属性进行划分，并根据划分后的图片属性对所述图片素材设置对应的标识信息，例如根据图片素材的类别，将所述图片素材划分为上装的图片属性或者下装的图片属性，根据所述图片素材的类别对所述图片素材设置对应的标识信息。

可以理解的是，还可通过除了品种和类别以外的其他图片素材的属性对所述图片素材的图片属性进行划分，并不局限为本实施例中的两种方式，还可使用其他可实现相同或者相似功能的方式，本实施例对此不作限制。

本实施例可通过图片素材的品种和类别，根据所述图片素材的品种和类别对所述图片素材设置对应的标识信息，从而对所述标识信息提供多级标签，细化所述标识信息，从而提高筛选待合成图片素材的质量。

进一步地，如图8所示，基于第三实施例提出本发明自动合成图片推送方法第五实施例，在本实施例中，所述步骤s100之后，所述方法包括：

步骤s40，获取用户设备对所述图片素材的第一访问数据，根据所述第一访问数据，统计所述图片素材的访问频次，并展示所述访问频次。

需要说明的是，所述第一访问数据，可为获取用户访问所述图片素材的访问信息，根据所述访问信息，记录用户对所述图片素材的访问次数，根据所述访问次数，可得到用户对所述图片素材的关注度，并将统计的访问次数进行展示，从而可使用户直观的获取图片素材的相关数据，并可及时调整图片素材库中的图片素材，可将图片素材库中的图片素材提供更多更适合广大人群喜好的图片素材。

继续参照图3，在图片素材上线之后，可通过获取图片素材的访问数据，从而使用户的访问信息以及用户的关注度信息数据可视化，所述访问数据可包括uv(uniquevisitor独立访客)、pv(pageview页面浏览量)、点击率以及点击率在具体商业分类中的排名。

另外还可通过获取图片素材库中的图片排名，根据所述图片排名得到最优图，并将图片排名进行数据可视化，利于对图片素材库中的图片素材进行数据分析，从而以数据为导向变更运营方向和制定运营策略。

本实施例可通过对图片素材库中的图片素材进行数据可视化，从而以数据为导向变更运营方向和制定运营策略。

进一步地，如图9所示，基于第一实施例提出本发明自动合成图片推送方法第六实施例，在本实施例中，所述步骤s30之后，所述方法包括：

步骤s50，获取用户设备对所述合成后的图片的第二访问数据，根据所述第二访问数据对所述合成后的图片进行打分，根据打分结果更新所述待合成图片素材以及所述图片合成规则。

所述第二访问数据，可为访问合成后的图片的流量数据，根据所述流量数据，以及通过打分系统对所述合成后的图片进行打分，还可将所述打分结果进行展示。

可以理解的是，如果待合成后的图片根据流量数据进行打分的分数排名不高，则说明与合成后的图片相关的元素，例如图片素材以及图片合成规则都是最优的，在这种情况下，可通过可视化数据，调整图片素材以及图片合成规则，进行反馈处理，从而将图片素材以及图片合成规则进行优化处理，提高用户体验。

需要说明的是，通过打分系统对合成后的图片进行打分时，可通过具体的打分公式，为每次合成后的图片进行打分。

在本实施例通过获取合成后图片的访问流量数据，并根据所述流量数据对合成后的图片进行打分，并根据打分结果调整图片素材以及图片合成规则，从而可将图片素材以及图片合成规则进行优化处理，提高用户体验。

进一步地，如图10所示，基于第六实施例提出本发明自动合成图片推送方法第七实施例，在本实施例中，所述步骤s50之后，所述方法包括：

步骤s60，获取所述合成后的图片的打分结果，根据所述打分结果生成数据图表。

需要说明的是，所述数据图表可包括图片素材的综合分数情况，以及用户关注度高的图片素材情况，还可包括图片合成规则的打分数据，根据所述打分数据可直观获取较优的图片合成规则，设计师与商务人员分通过数据图表分析这些数据可以沉淀规则去指导后续的运营动作。

在多种商务场景下可自动生成符合需求的图片并不断优化生成更优胜的图片。目前系统上的数据图表显示，商务场景：档期生成图片的复用率达到70％，图片对应的点击率提升达到8％，把设计师和商务等人员从大量线下可机器替代的重复工作中解放出来，让他们把更多的关注点放在设计提升或品牌维护等其他运营决策。

通过本实施例，可将图片数据信息可视化生成数据图表，通过所述数据图表有利于指导后续的运营动作。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有自动合成图片推送程序，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时实现如下操作：

获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性，根据所述待访问图片属性从图片素材库中选取待合成图片素材；

根据所述待访问图片属性从合成规则集合中选取多个图片合成规则，调用预设打分规则对选取的各图片合成规则分别进行评分，选取评分结果中分数最高的图片合成规则作为预设合成图片规则；

根据所述预设合成图片规则对所述待合成图片素材进行合成，并将合成后的图片推送至所述用户设备。

进一步地，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取用户设备发送的访问图片请求，从所述访问图片请求中提取待访问图片属性；

根据所述待访问图片属性，获取待合成图片素材的标识信息，根据所述标识信息从所述图片素材库中筛选出待合成图片素材。

进一步地，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取图片素材，提取所述图片素材的图片属性，根据所述图片属性对所述图片素材设置标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

进一步地，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取所述图片素材的品种和类别，根据所述品种和类别对所述图像素材的图片属性进行划分，根据划分后的图片属性对所述图片素材设置对应的标识信息，并将设置标识信息的图片素材存储至图片素材库中。

进一步地，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取用户设备对所述图片素材的第一访问数据，根据所述第一访问数据，统计所述图片素材的访问频次，并展示所述访问频次。

进一步地，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取用户设备对所述合成后的图片的第二访问数据，根据所述第二访问数据对所述合成后的图片进行打分，根据打分结果更新所述待合成图片素材以及所述图片合成规则。

进一步地，所述自动合成图片推送程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取所述合成后的图片的打分结果，根据所述打分结果生成数据图表。

本实施例通过上述方案，对预设打分规则对图片合成规则进行评分，选取评分结果最高的图片合成规则对所述待合成图片素材进行自动合成，从而通过机器学习代替人工操作，降低运营成本。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

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。

在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

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上述实施例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如上所述的一个存储介质(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，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。