AdMan：自动生成个性化广告图像的流水线

个性化营销能提升客户参与度、满意度和转化率。尽管现有个性化方法已能有效匹配合适的产品给合适的客户，但广告的视觉表现仍较为通用，对个体的适配仍然有限。先前研究显示，生成式人工智能可提升个性化广告的创作，尤其在文本领域，且图像生成模型能支持大规模广告生产。然而，很少有研究系统探讨如何将详细的客户信息技术性地转化为大规模、完全由AI生成的个性化广告图像。为解决这一问题，我们提出AdMan，一个多智能体流程，将客户数据转化为人物设定，基于产品参考图像生成个性化广告图像，并利用基于大语言模型的判断智能体进行自动化质量控制。我们采用两种不同的模型配置实现该流程，并在四种产品上进行评估，使用六位明星人物设定进行定性审查，以及100个真实客户档案生成1745条广告。评估结合了专家焦点小组的定性分析和定量图像伪影率评估。结果表明，该流程能生成逼真且个性化的广告图像。同时，不同产品复杂度和模型配置下性能差异显著。我们的研究拓展了基于AI的个性化广告领域，证明了完全自动化图像生成在广告中的可行性及当前局限性。