論文の概要: PosterLLaVa: Constructing a Unified Multi-modal Layout Generator with LLM

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02884v2
• Date: Mon, 1 Jul 2024 09:05:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-02 13:40:49.091963
• Title: PosterLLaVa: Constructing a Unified Multi-modal Layout Generator with LLM
• Title（参考訳）: PosterLLaVa:LLMによる統一マルチモーダルレイアウトジェネレータの構築
• Authors: Tao Yang, Yingmin Luo, Zhongang Qi, Yang Wu, Ying Shan, Chang Wen Chen,
• Abstract要約: 本研究では,グラフィックレイアウトの自動生成のための統合フレームワークを提案する。 データ駆動方式では、レイアウトを生成するために構造化テキスト(JSONフォーマット)とビジュアルインストラクションチューニングを用いる。 我々は、大規模な実験を行い、パブリックなマルチモーダルレイアウト生成ベンチマーク上で、最先端(SOTA)性能を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.67882997399021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Layout generation is the keystone in achieving automated graphic design, requiring arranging the position and size of various multi-modal design elements in a visually pleasing and constraint-following manner. Previous approaches are either inefficient for large-scale applications or lack flexibility for varying design requirements. Our research introduces a unified framework for automated graphic layout generation, leveraging the multi-modal large language model (MLLM) to accommodate diverse design tasks. In contrast, our data-driven method employs structured text (JSON format) and visual instruction tuning to generate layouts under specific visual and textual constraints, including user-defined natural language specifications. We conducted extensive experiments and achieved state-of-the-art (SOTA) performance on public multi-modal layout generation benchmarks, demonstrating the effectiveness of our method. Moreover, recognizing existing datasets' limitations in capturing the complexity of real-world graphic designs, we propose two new datasets for much more challenging tasks (user-constrained generation and complicated poster), further validating our model's utility in real-life settings. Marking by its superior accessibility and adaptability, this approach further automates large-scale graphic design tasks. The code and datasets will be publicly available on https://github.com/posterllava/PosterLLaVA.
• Abstract（参考訳）: レイアウト生成は自動グラフィックデザインを実現する上で鍵となる要素であり、視覚的に快く制約に富んだ方法で様々なマルチモーダルデザイン要素の位置とサイズをアレンジする必要がある。 これまでのアプローチは、大規模アプリケーションでは非効率だったり、さまざまな設計要件に対する柔軟性に欠けていたりします。 本研究は,多モード大言語モデル(MLLM)を活用し,多様な設計課題に対応するため,グラフィックレイアウトの自動生成のための統一的なフレームワークを提案する。 対照的に、データ駆動方式では、構造化テキスト(JSONフォーマット)とビジュアルインストラクションチューニングを使用して、ユーザ定義の自然言語仕様を含む、特定の視覚的およびテキスト的制約の下でレイアウトを生成する。 提案手法の有効性を実証し,多モードレイアウト生成ベンチマークを用いて実験を行い,SOTA(State-of-the-art)性能を実現した。 さらに、実世界のグラフィックデザインの複雑さを捉える際の既存のデータセットの制限を認識し、より困難なタスク(ユーザ制約付き世代と複雑なポスター)のための2つの新しいデータセットを提案し、さらに、我々のモデルの有用性を現実の環境で検証する。 より優れたアクセシビリティと適応性によって、このアプローチはさらに大規模なグラフィックデザインタスクを自動化する。 コードとデータセットはhttps://github.com/posterllava/PosterLLaVAで公開されている。

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