論文の概要: MenuCraft: Interactive Menu System Design with Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04496v3
- Date: Sun, 7 Jul 2024 01:21:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-10 05:42:28.620970
- Title: MenuCraft: Interactive Menu System Design with Large Language Models
- Title（参考訳）: MenuCraft: 大規模言語モデルを用いた対話型メニューシステム設計
- Authors: Amir Hossein Kargaran, Nafiseh Nikeghbal, Abbas Heydarnoori, Hinrich Schütze,
- Abstract要約: ユーザインタフェースのためのメニューシステム設計は多くの設計オプションと様々なヒューマンファクターを含む課題である。
大規模な言語モデルは、事前学習した知識を使ってメニューシステムの設計と精巧化に役立てることができる。
我々は、メニューデザインのためのAI支援デザイナであるMenuCraftを提案し、デザイナと対話システムによるメニューデザインを可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.781081793821286
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Menu system design for user interfaces is a challenging task involving many design options and various human factors. For example, one crucial factor that designers need to consider is the semantic and systematic relation of menu commands. However, capturing these relations can be challenging due to limited available resources. Large language models can be helpful in this regard, using their pre-training knowledge to design and refine menu systems. In this paper, we propose MenuCraft, an AI-assisted designer for menu design that enables collaboration between the designer and a dialogue system to design menus. MenuCraft offers an interactive language-based menu design tool that simplifies the menu design process and enables easy customization of design options. MenuCraft supports a variety of interactions through dialog that allows performing in-context learning.
- Abstract（参考訳）: ユーザインタフェースのためのメニューシステム設計は多くの設計オプションと様々なヒューマンファクターを含む課題である。
例えば、デザイナが考慮すべき重要な要素の1つは、メニューコマンドの意味的および体系的な関係である。
しかし、利用可能なリソースが限られているため、これらの関係を捉えることは困難である。
大規模な言語モデルは、事前学習した知識を使ってメニューシステムの設計と精巧化に役立てることができる。
本稿では,メニューデザインのためのAI支援デザイナであるMenuCraftを提案する。
MenuCraftはインタラクティブな言語ベースのメニューデザインツールで、メニューデザインプロセスをシンプルにし、デザインオプションを簡単にカスタマイズできる。
MenuCraftは、コンテキスト内での学習を可能にするダイアログを通じて、さまざまなインタラクションをサポートする。
関連論文リスト
- MetaDesigner: Advancing Artistic Typography through AI-Driven, User-Centric, and Multilingual WordArt Synthesis [65.78359025027457]
MetaDesignerは、Large Language Models(LLM)の強みを活用して、ユーザエンゲージメントを中心としたデザインパラダイムを推進することによって、芸術的なタイポグラフィに革命をもたらす。
総合的なフィードバックメカニズムは、マルチモーダルモデルとユーザ評価からの洞察を活用して、設計プロセスを反復的に洗練し、拡張する。
実証的な検証は、MetaDesignerが様々なWordArtアプリケーションに効果的に機能し、審美的に魅力的でコンテキストに敏感な結果を生み出す能力を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-28T11:58:26Z) - 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) - FoodLMM: A Versatile Food Assistant using Large Multi-modal Model [96.76271649854542]
大規模マルチモーダルモデル(LMM)は多くの視覚言語タスクにおいて顕著な進歩を遂げている。
本稿では,多機能なLMMに基づく多目的食品アシスタントであるFoodLMMを提案する。
本稿では,食品の栄養価と複数のセグメンテーションマスクを予測するために,一連の新しいタスク固有のトークンとヘッドを導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-22T11:56:22Z) - i-Code Studio: A Configurable and Composable Framework for Integrative
AI [93.74891865028867]
統合AIのためのフレキシブルで構成可能なフレームワークであるi-Code Studioを提案する。
i-Code Studioは、複雑なマルチモーダルタスクを実行するために、微調整なしで複数の事前訓練されたモデルを編成する。
i-Code Studioは、ビデオからテキストへの検索、音声から音声への翻訳、視覚的質問応答など、さまざまなゼロショットマルチモーダルタスクに関する印象的な結果を達成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-23T06:45:55Z) - ChatGPT and Other Large Language Models as Evolutionary Engines for
Online Interactive Collaborative Game Design [0.0]
対話型進化と大規模言語モデルを組み合わせた協調型ゲームデザインフレームワークを提案する。
我々のフレームワークでは、プロセスは短い設計と一連の候補設計から始まり、言語モデルを使って生成されたり、ユーザによって提案されたりする。
次に、ユーザは、最も有望なデザインを選択し、再結合し、変更するインタラクティブな遺伝的アルゴリズムにフィードバックを提供することで、デザインプロセスに協力する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-09T15:44:43Z) - Chat-to-Design: AI Assisted Personalized Fashion Design [13.273311916332725]
Chat-to-Designは、パーソナライズされたファッションデザインのための新しいマルチモーダルインタラクションシステムである。
1)会話による粗粒度選択と,2)対話型インタフェースによる細粒度編集の2つのステップで衣服をデザインすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-03T14:54:39Z) - Predicting Human Performance in Vertical Hierarchical Menu Selection in
Immersive AR Using Hand-gesture and Head-gaze [5.317624228510748]
本稿では,ユーザ研究への参加者の関与を伴わずに,対象UIのユーザパフォーマンスを推定する予測モデルを提案する。
このモデルは、階層的なドロップダウンメニューを使用して、消費持続時間(CE)やポインティング時間(PT)などの客観的なパフォーマンス対策に対する参加者の反応に基づいて訓練される。
本稿では,認知能力の異なるユーザの階層的メニュー上でのCE予測において,提案した予測モデルが高精度に達成可能であることを示すユーザスタディの結果を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-19T20:13:08Z) - Spacewalker: Rapid UI Design Exploration Using Lightweight Markup
Enhancement and Crowd Genetic Programming [7.872888246498886]
今回紹介するSpacewalkerは、デザイナーが最適なWeb UIのために大きなデザインスペースを素早く検索できるツールです。
デザイナーはまず、私たちが設計したシンプルなマークアップ拡張を使用して、典型的なHTMLページで探索したい属性をアノテートします。
Spacewalkerはアノテーション付きHTML仕様を解析し、Web UIのさまざまな構成をインテリジェントに生成し、評価のためにクラウドワーカーに配布する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-17T21:54:49Z) - BlackBox Toolkit: Intelligent Assistance to UI Design [9.749560288448114]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-04T14:50:26Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。