政务政策视觉化智能设计系统

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个政务政策视觉化智能设计系统,帮助艺术指导快速生成符合政策宣传需求的视觉设计方案。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:艺术指导输入政策文本、目标受众和宣传重点
    2. 文本分析:系统使用LLM文本生成能力,提取政策核心要点和关键词
    3. 视觉生成:根据分析结果,文生图功能自动生成多套符合政务风格的视觉设计方案
    4. 风格调整:提供多种政务视觉风格模板供选择,如严肃正式、亲民友好等
    5. 输出整合:系统生成包含主视觉图、配色方案和字体建议的完整设计提案
    
    注意事项:确保生成的视觉方案符合政务宣传的严肃性和准确性要求,同时兼顾视觉吸引力。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在做一个政务政策视觉化设计的项目,目标是帮助艺术指导快速生成符合政策宣传需求的视觉方案。这个系统从政策文本输入到最终设计提案生成,整个过程都做了不少优化尝试,记录下核心开发思路和实现要点。

  1. 需求分析与功能设计
    政务宣传材料既要保证政策内容的严肃准确,又需要吸引公众关注。系统需要解决传统人工设计中耗时耗力的问题,通过AI辅助提升效率。核心功能包括政策文本分析、视觉方案生成、风格调整和提案输出四大模块。

  2. 文本输入与预处理
    艺术指导可以输入政策原文、目标受众(如老年人、企业主等)和宣传重点(如政策优惠、申报流程等)。系统会对文本进行清洗,去除无关内容,保留核心政策条款和关键数据。

  3. 智能文本分析
    利用大语言模型提取政策的核心要点和关键词。例如,一个减税政策会被解析出「税率降低」「申报条件」「实施时间」等关键信息,这些将作为视觉设计的核心元素。系统还会根据受众特点自动调整表述方式,比如面向企业的政策会侧重数据呈现,而面向市民的则会更图表化。

  4. 视觉方案生成
    基于分析结果,系统调用文生图模型生成多套初稿。这里特别注意政务设计的特殊性:配色避免过于花哨,多用蓝、红等正式色调;版式要求清晰规整,重点信息突出。系统会生成主视觉图、信息图表等不同形式的方案供选择。

  5. 风格模板与调整
    提供多种预设的政务设计风格,比如:

  6. 严肃正式型:适合法规政策,多用对称布局和深色系
  7. 亲民友好型:适合惠民政策,增加插画和浅色调
  8. 数据可视化型:适合经济类政策,突出图表和对比 艺术指导可以快速切换不同风格查看效果,也可以微调单个元素。

  9. 提案输出与优化
    最终生成的提案包含:

  10. 主视觉设计图(多种尺寸适配不同宣传渠道)
  11. 标准配色方案(提供色值和适用场景建议)
  12. 字体使用规范(标题、正文的字体搭配)
  13. 应用示例(展板、手册、网页等场景的模拟效果) 系统还会给出设计说明,解释每个元素的政策依据和受众考虑。

  14. 准确性保障机制
    为确保政策内容不被曲解,系统设置了多重校验:

  15. 关键数据与原文自动比对
  16. 敏感词过滤(避免不当表述)
  17. 政策条款关联度检测(防止重点遗漏) 艺术指导可以随时对照原始文本检查设计方案的合规性。

整个系统在InsCode(快马)平台上开发和测试,其内置的AI模型和可视化工具大大加快了迭代速度。特别是部署功能(如图)让演示版本可以实时分享给相关部门审核,收集反馈非常方便。

示例图片

实际使用中发现,艺术指导最认可的是系统能在保持政务严谨性的前提下,提供多样化的视觉表达选择。一个原本需要2-3天的手工设计流程,现在最快20分钟就能产出初稿,后续微调也变得更高效。

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    2. 文本分析:系统使用LLM文本生成能力,提取政策核心要点和关键词
    3. 视觉生成:根据分析结果,文生图功能自动生成多套符合政务风格的视觉设计方案
    4. 风格调整:提供多种政务视觉风格模板供选择,如严肃正式、亲民友好等
    5. 输出整合:系统生成包含主视觉图、配色方案和字体建议的完整设计提案
    
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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