論文の概要: Influencer: Empowering Everyday Users in Creating Promotional Posts via AI-infused Exploration and Customization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14928v1
• Date: Sat, 20 Jul 2024 16:27:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 19:58:07.218265
• Title: Influencer: Empowering Everyday Users in Creating Promotional Posts via AI-infused Exploration and Customization
• Title（参考訳）: インフルエンサー:AIを駆使した探索とカスタマイズによるプロモーションポスト作成に毎日のユーザーを力づける
• Authors: Xuye Liu, Annie Sun, Pengcheng An, Tengfei Ma, Jian Zhao,
• Abstract要約: Influenは、初心者クリエイターが高品質なプロモーションポストデザインを作るのを助けるインタラクティブなツールだ。 インフルエンサー内では,ユーザが直感的に新しいアイデアを生成できる多次元レコメンデーションフレームワークをコントリビュートする。 Influentialは、コンテキスト認識の画像とキャプション探索をサポートする総合的なプロモーションポストデザインシステムを実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.9449656506593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Creating promotional posts on social platforms enables everyday users to disseminate their creative outcomes, engage in community exchanges, or generate additional income from micro-businesses. However, creating eye-catching posts combining both original, appealing images and articulate, effective captions can be rather challenging and time-consuming for everyday users who are mostly design novices. We propose Influen, an interactive tool to assist novice creators in crafting high-quality promotional post designs, achieving quick design ideation and unencumbered content creation through AI. Within Influencer, we contribute a multi-dimensional recommendation framework that allows users to intuitively generate new ideas through example-based image and caption recommendation. Further, Influencer implements a holistic promotional post design system that supports context-aware image and caption exploration considering brand messages and user-specified design constraints, flexible fusion of various images and captions, and a mind-map-like layout for thinking tracking and post-recording. We evaluated Influencer with 12 design enthusiasts through an in-lab user study by comparing it to a baseline combining Google Search + Figma. Quantitative and qualitative results demonstrate that \sysname{} is effective in assisting design novices to generate ideas as well as creative and diverse promotional posts with user-friendly interaction.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルプラットフォーム上でプロモーション投稿を作成することで、日々のユーザーは創造的な成果を広めたり、コミュニティ交換に従事したり、マイクロビジネスから追加の収入を得られる。 しかし、オリジナルで魅力的な画像と、効果的で効果的なキャプションを組み合わせた、目を引く投稿を作ることは、ほとんど設計初心者である日々のユーザーにとって、かなり困難で時間を要する。 Influenは、初心者クリエイターが高品質なプロモーションポストデザインを作成するのを助けるインタラクティブなツールであり、素早くデザインのアイデアとAIによるコンテンツ制作を実現する。 インフルエンサー内では、サンプルベースイメージとキャプションレコメンデーションを通じて、ユーザが直感的に新しいアイデアを生成できる多次元レコメンデーションフレームワークをコントリビュートする。 さらに、インフルエンサーは、ブランドメッセージやユーザ指定設計制約を考慮したコンテキスト認識イメージとキャプション探索、様々な画像やキャプションのフレキシブルな融合、トラッキングやポストレコーディングのためのマインドマップのようなレイアウトをサポートする総合的なプロモーションポストデザインシステムを実装する。 Google Search+Figmaを組み合わせたベースラインと比較し,インフルエンサーを12人のデザイン愛好家を対象に評価した。 定量的かつ質的な結果から, 設計初心者がアイデアを創出し, ユーザフレンドリーな対話を伴う創造的で多様なプロモーション投稿を創出するのに, sysname{} が有効であることが示唆された。

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)
• Empowering Visual Creativity: A Vision-Language Assistant to Image Editing Recommendations [109.65267337037842]
  IER(Image Editing Recommendation)の課題を紹介する。 IERは、入力画像から多様なクリエイティブな編集命令を自動生成し、ユーザの未指定の編集目的を表すシンプルなプロンプトを作成することを目的としている。 本稿では,Creative-Vision Language Assistant(Creativity-VLA)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-31T18:22:29Z)
• Visual Concept-driven Image Generation with Text-to-Image Diffusion Model [65.96212844602866]
  テキスト・ツー・イメージ(TTI)モデルは複雑なシーンの高解像度画像を生成するという印象的な結果を示した。 近年のアプローチでは、これらの手法をパーソナライズ技術で拡張し、ユーザ認証の概念の統合を可能にしている。 しかし、人間の被写体のような複数の相互作用する概念を持つ画像を生成する能力は、1つにまたがったり、複数にまたがったりする概念は、いまだに説明がつかないままである。 これらの課題に対処する概念駆動型TTIパーソナライズフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-18T07:28:37Z)
• Social Reward: Evaluating and Enhancing Generative AI through Million-User Feedback from an Online Creative Community [63.949893724058846]
  コミュニティ認識の一形態としての社会的報酬は、オンラインプラットフォームのユーザーがコンテンツに関わり、貢献する動機の強い源泉となる。 この作業はパラダイムシフトの先駆者であり、革新的な報酬モデリングフレームワークであるSocial Rewardを発表した。 私たちは、オンラインビジュアル作成と編集プラットフォームであるPicsartから、データセットのキュレーションと洗練の広範な旅に乗り出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-15T10:56:31Z)
• The role of interface design on prompt-mediated creativity in Generative AI [0.0]
  2つのジェネレーティブAIプラットフォームから145,000以上のプロンプトを分析します。 その結果,利用者は以前訪れた概念の活用よりも,新たなトピックを探求する傾向にあることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T22:33:34Z)
• PosterLayout: A New Benchmark and Approach for Content-aware Visual-Textual Presentation Layout [62.12447593298437]
  コンテンツ対応視覚テキスト提示レイアウトは,所定のキャンバス上の空間空間を予め定義された要素にアレンジすることを目的としている。 本稿では,設計過程を模倣するためにレイアウトの要素を再編成する設計シーケンス形成(DSF)を提案する。 CNN-LSTMに基づく新しい条件生成対向ネットワーク(GAN)を提示し、適切なレイアウトを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T12:48:36Z)
• Can you recommend content to creatives instead of final consumers? A RecSys based on user's preferred visual styles [69.69160476215895]
  このレポートは、ACM RecSys '22で発表された論文"Learning Users' Preferred Visual Styles in an Image Marketplace"の拡張である。 ユーザが作業するプロジェクトのセマンティクスに対して視覚スタイルの好みを学習するRecSysを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T12:11:28Z)
• Gaud\'i: Conversational Interactions with Deep Representations to Generate Image Collections [14.012745542766506]
  Gaud'iは、デザイナーが自然言語を使ってインスピレーションのある画像を探すのを助けるために開発された。 私たちの試みは、デザイナーがクライアントに創造的な方向性を示すときに伝えるストーリーとして、ムードボードを表現しようとする最初の試みです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-05T07:02:33Z)
• Scaling Creative Inspiration with Fine-Grained Functional Facets of Product Ideas [21.62996957134357]
  製品、特許、科学論文のWebスケールリポジトリは、自動化システムを作成する機会を提供します。 しかし、概念の一般的な表現は原文による記述の形で表される。 本稿では,製品を自動的に細粒度関数ファセットに分解する新しい計算表現を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-19T06:30:41Z)

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。