LaDeCo – 西安交大联合微软推出的自动图形设计构图方法 | AI工具集


LaDeCo是什么

LaDeCo是西安交通大学和微软研究院联合推出的自动图形设计构图方法,基于将设计任务分解为层次化的步骤来实现。LaDeCo对输入的设计元素进行层规划,将它们分配到不同的语义层,比如背景、底层、图像/标志、文本和装饰。然后,LaDeCo逐层预测,生成每个设计层的元素属性,将之前生成层的渲染图像作为上下文信息,指导后续层的生成。LaDeCo基于大型多模态模型(LMMs)处理多模态输入,支持无需特定任务训练的设计子任务,如分辨率调整、元素填充和设计变化。
LaDeCo - 西安交大联合微软推出的自动图形设计构图方法 | AI工具集

LaDeCo的主要功能

  • 层规划:自动将输入的多模态设计元素(如图像、文本)分配到不同的语义层,例如背景、底层、图像/标志、文本和装饰层。
  • 层级设计生成:基于层规划的结果,逐步预测和生成每个层的元素属性,创建完整的设计构图。
  • 分辨率调整:根据不同的画布尺寸调整设计,让设计在不同大小的画布上都具有吸引力。
  • 元素填充:在现有设计中添加新的元素,增强设计的吸引力。
  • 设计变化:给定相同的输入元素,创造出多种不同的设计,为用户提供多种选择。

LaDeCo的技术原理

  • 大型多模态模型(LMMs):基于大型多模态模型,理解多模态上下文,生成跨领域响应。
  • 层规划模块:基于预训练的LMMs(例如GPT-4o)预测输入元素的语义标签,实现元素到设计层的自动分类。
  • 层级生成过程:根据层规划的结果,逐层生成设计元素的属性,将已生成层的渲染图像作为上下文信息反馈给模型,指导后续层的生成。
  • 视觉编码器和投影器:用在编码元素图像和中间设计,生成图像嵌入,并将投影以匹配LMMs主干所需的隐藏状态维度。
  • 链式思考(Chain-of-Thought)推理:LaDeCo的层级生成方法体现了链式思考推理的理念,基于逐步生成和调整设计层提高推理性能。

LaDeCo的项目地址

LaDeCo的应用场景

  • 设计师:帮助设计师自动完成图形设计构图任务,提升设计效率和质量。
  • 研究人员和规划人员:在景观变化研究、美学评估和视觉影响评估中,让研究人员和规划人员快速、客观地计算图像中视觉元素的比例,简化评估过程。
  • 评估人员:评估视觉景观元素具有重要作用,帮助评估人员进行更高效的视觉元素分析。
  • 开发者:对于开发者来说,基于LaDeCo开发不同的应用。
  • 泛年轻人群:LaDeCo在自动图形设计领域的应用吸能19-35岁的人群对创意内容、分享、音乐、短视频、游戏、时尚等有较高偏好的人群。
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