Fugu-MT 論文翻訳(概要): BlackBox Toolkit: Intelligent Assistance to UI Design

論文の概要: BlackBox Toolkit: Intelligent Assistance to UI Design

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01949v2
Date: Tue, 7 Apr 2020 13:30:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-16 23:18:01.036254
Title: BlackBox Toolkit: Intelligent Assistance to UI Design
Title（参考訳）: BlackBox Toolkit: インテリジェントなUI設計支援
Authors: Vinoth Pandian Sermuga Pandian, Sarah Suleri
Abstract要約: 人工知能(AI)によるUI設計プロセスの変更を提案する。我々は,デザイナが創造プロセスの指揮を執りながら,デザイナに対して反復的なタスクを実行できるようにすることを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.749560288448114
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: User Interface (UI) design is an creative process that involves considerable reiteration and rework. Designers go through multiple iterations of different prototyping fidelities to create a UI design. In this research, we propose to modify the UI design process by assisting it with artificial intelligence (AI). We propose to enable AI to perform repetitive tasks for the designer while allowing the designer to take command of the creative process. This approach makes the machine act as a black box that intelligently assists the designers in creating UI design. We believe this approach would greatly benefit designers in co-creating design solutions with AI.
Abstract（参考訳）: ユーザインターフェース(ui)デザインは、かなりの反復と再開発を伴う創造的なプロセスです。デザイナーはuiデザインを作成するためにさまざまなプロトタイピングフィディティを何度も繰り返します。本研究では,ai (artificial intelligence) を用いてui設計プロセスを変更することを提案する。我々は,デザイナが創造プロセスの指揮を執りながら,デザイナに対して反復的なタスクを実行可能にすることを提案する。このアプローチにより、マシンはデザイナーがUIデザインを作成するのをインテリジェントに支援するブラックボックスとして機能する。このアプローチは、AIでデザインソリューションを共同作成する上で、デザイナにとって大きなメリットになると思います。

関連論文リスト

On AI-Inspired UI-Design [5.969881132928718]
アプリデザイナがモバイルアプリのより優れた、より多様な、創造的なUIを作成するのをサポートするために、AI(Artificial Intelligence)を使用する方法に関する3つの主要な補完的なアプローチについて議論する。まず、デザイナーはGPTのようなLarge Language Model(LLM)に1つまたは複数のUIを直接生成、調整するよう促すことができる。第2に、VLM(Vision-Language Model)により、デザイナは、アプリストアに公開されたアプリから、大規模なスクリーンショットデータセットを効率的に検索することができる。第3に、ディフュージョンモデル(DM)は、インスピレーションのあるイメージとしてアプリUIを生成するように設計されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-19T15:28:21Z)
Automatic Layout Planning for Visually-Rich Documents with Instruction-Following Models [81.6240188672294]
グラフィックデザインでは、プロでないユーザは、限られたスキルとリソースのために視覚的に魅力的なレイアウトを作成するのに苦労することが多い。レイアウト計画のための新しいマルチモーダル・インストラクション・フォロー・フレームワークを導入し、視覚的要素をカスタマイズしたレイアウトに簡単に配置できるようにする。本手法は,非専門職の設計プロセスを単純化するだけでなく,数ショット GPT-4V モデルの性能を上回り,mIoU は Crello で 12% 向上する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-23T17:58:33Z)
I-Design: Personalized LLM Interior Designer [57.00412237555167]
I-Designはパーソナライズされたインテリアデザイナで、自然言語によるコミュニケーションを通じて設計目標の生成と視覚化を可能にする。 I-Designは、対話や論理的推論に従事する大きな言語モデルエージェントのチームから始まる。最終的な設計は、既存のオブジェクトデータベースから資産を取り出し、統合することで、3Dで構築されます。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-03T16:17:53Z)
Compositional Generative Inverse Design [69.22782875567547]
入力変数を設計して目的関数を最適化する逆設計は重要な問題である。拡散モデルにより得られた学習エネルギー関数を最適化することにより、そのような逆例を避けることができることを示す。 N-body 相互作用タスクと2次元多面体設計タスクにおいて,実験時に学習した拡散モデルを構成することにより,初期状態と境界形状を設計できることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-24T01:33:39Z)
PromptInfuser: How Tightly Coupling AI and UI Design Impacts Designers' Workflows [23.386764579779538]
設計者のAIイテレーションに,プロンプトとUIデザインの結合がどう影響するかを検討する。本研究では,ユーザがモックアップを作成できるFigmaプラグインであるPromptInfuserを開発した。 14人のデザイナによる調査では、PromptInfuserとデザイナの現在のAIプロトタイピングワークフローを比較します。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-24T01:04:27Z)
Exploring Challenges and Opportunities to Support Designers in Learning to Co-create with AI-based Manufacturing Design Tools [31.685493295306387]
AIベースのデザインツールは、複雑な製造や設計タスクでエンジニアリングや工業デザイナーを支援するために、プロのソフトウェアで急速に普及している。これらのツールは、伝統的なコンピュータ支援デザインツールよりもエージェント的な役割を担い、しばしば「コ・クリエーター」として表現される。これまでのところ、エンジニアリングデザイナがAIベースのデザインツールでどのように働くかはほとんどわかっていません。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-01T02:57:05Z)
Seamful XAI: Operationalizing Seamful Design in Explainable AI [59.89011292395202]
AIシステムのミスは必然的であり、技術的制限と社会技術的ギャップの両方から生じる。本稿では, 社会工学的・インフラ的ミスマッチを明らかにすることにより, シームレスな設計がAIの説明可能性を高めることを提案する。 43人のAI実践者と実際のエンドユーザでこのプロセスを探求します。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-12T21:54:05Z)
Investigating Positive and Negative Qualities of Human-in-the-Loop Optimization for Designing Interaction Techniques [55.492211642128446]
設計者は、与えられた目的の集合を最大化する設計パラメータの組み合わせを見つけるよう求められる設計最適化タスクに苦労すると言われている。モデルベースの計算設計アルゴリズムは、設計中に設計例を生成することでデザイナを支援する。一方、補助のためのブラックボックスメソッドは、あらゆる設計問題に対処できる。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-15T20:40:43Z)
iPLAN: Interactive and Procedural Layout Planning [13.172253981084403]
そこで本研究では,新しいループ生成モデルiPLANを提案する。レイアウトを自動的に生成するだけでなく、プロセス全体を通してデザイナと対話することも可能だ。以上の結果から,iPLANは人間設計者と同様のレイアウトを作成できる可能性が示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-27T23:21:15Z)
Toward AI Assistants That Let Designers Design [0.0]
デザイナを支援するAIは、再考する必要がある。デザイナの創造性と問題解決を支援し、活用することで、自動化ではなく協力することを目指している。私たちは、設計者の目標、推論、能力に関する推論を可能にする生成的ユーザモデルを中心に構築された、そのようなAIを作成するためのフレームワークとして、AI支援設計を提示します。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-22T10:29:36Z)
VINS: Visual Search for Mobile User Interface Design [66.28088601689069]
本稿では、UIイメージを入力として、視覚的に類似したデザイン例を検索するビジュアル検索フレームワークVINSを紹介する。このフレームワークは、平均平均精度76.39%のUI検出を実現し、類似したUI設計をクエリする際の高いパフォーマンスを実現している。
論文参考訳（メタデータ） (2021-02-10T01:46:33Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。