这个方向主要关注阿里妈妈团队怎么做，京东和字节也有类似的产品，但总体来说，还是阿里做的比较好，国内外目前关注到的有美团的动态创意优化，阿里妈妈，京东和字节的一些方案，但总的来说，创意优选这块还是得看阿里妈妈。
1.A Hybrid Bandit Model with Visual Priors for Creative Ranking in Display Advertising，视觉排序+bandit，我尝试过rerank+bandit做复现，效果一般，alimama-creative一直coming soon，感觉也不会开源，原一作有个hybrid bandit的代码：GitHub - CreativeMind-2020/Hybrid_Bandit_Model_with_Visual_Prior: A Hybrid Bandit Model with Visual Priors for Creative Ranking in Display Advertising
2.Automated Creative Optimization for E-Commerce Advertising，动态创意优化FM+后验分布，alimama-creative开源了代码，在我的场景上试了下，效果确实不错。
3.Efficient Optimal Selection for Composited Advertising Creatives with Tree Structure，树状模型，没尝试，代码在给边点加权时没怎么看懂。
4.Joint Optimization of Ad Ranking and Creative Selection，阿里的这个工作和我们的思路非常像，我们是在几乎是在21年67月份就成型的架构，他利用rank模型来蒸馏创意优选模型，我们是也是利用rank模型来指导创意精排，不过我们的创意精排是在子节点合图系统的后面，是真正的创意优选。SIGIR'22 | 广告间排序和广告内创意优选联合优化 - 知乎
5.Towards Personalized Bundle Creative Generation with Contrastive Non-Autoregressive Decoding，
6.CREATER: CTR-driven Advertising Text Generation with Controlled Pre-Training and Contrastive Fine-Tuning，5和6这两篇基本阐明了创意优选的一些关键内容并对其中一些模块进行设计，但是外投信息流淘宝也能拿到用户等一系列信息就很好。NAACL22 & SIGIR22 | 面向 CTR 的外投广告动态创意优化实践 - 知乎
7.Category-Specific CNN for Visual-aware CTR Prediction at JD.com，转成ctr预估做的
8.What You Look Matters? Offline Evaluation of AC for Cold-start Problem，字节的二阶段创意优选，服务于平台侧的
9.京东的创意广告算法部门，内容理解，创意生成，创意分发中也提到了京东的创意优选框架，解决精准匹配，长尾和多样性的问题。张政：京东在智能广告的实践和探索——集成AI理解、AI生成、AI分发的内容生态 - 知乎
自己复现了一个intelligence creative的框架，照着mm的格式写的，但是总觉得这块还是理解的不够好，慢慢总结，写篇论文梳理一下。