論文の概要: AutoPresent: Designing Structured Visuals from Scratch

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.00912v1
• Date: Wed, 01 Jan 2025 18:09:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-05 17:16:41.611008
• Title: AutoPresent: Designing Structured Visuals from Scratch
• Title（参考訳）: AutoPresent: Scratchから構造化されたビジュアルを設計する
• Authors: Jiaxin Ge, Zora Zhiruo Wang, Xuhui Zhou, Yi-Hao Peng, Sanjay Subramanian, Qinyue Tan, Maarten Sap, Alane Suhr, Daniel Fried, Graham Neubig, Trevor Darrell,
• Abstract要約: エンド・ツー・エンドの画像生成とプログラム生成を様々なモデルでベンチマークする。 スライド生成用のコードと7kペアの命令でトレーニングされた8B LlamaベースのモデルであるAutoPresentを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 99.766901203884
• License:
• Abstract: Designing structured visuals such as presentation slides is essential for communicative needs, necessitating both content creation and visual planning skills. In this work, we tackle the challenge of automated slide generation, where models produce slide presentations from natural language (NL) instructions. We first introduce the SlidesBench benchmark, the first benchmark for slide generation with 7k training and 585 testing examples derived from 310 slide decks across 10 domains. SlidesBench supports evaluations that are (i)reference-based to measure similarity to a target slide, and (ii)reference-free to measure the design quality of generated slides alone. We benchmark end-to-end image generation and program generation methods with a variety of models, and find that programmatic methods produce higher-quality slides in user-interactable formats. Built on the success of program generation, we create AutoPresent, an 8B Llama-based model trained on 7k pairs of instructions paired with code for slide generation, and achieve results comparable to the closed-source model GPT-4o. We further explore iterative design refinement where the model is tasked to self-refine its own output, and we found that this process improves the slide's quality. We hope that our work will provide a basis for future work on generating structured visuals.
• Abstract（参考訳）: プレゼンテーションスライドのような構造化された視覚設計は、コンテンツ作成と視覚計画スキルの両方を必要とするコミュニケーションニーズに不可欠である。 本研究では、モデルが自然言語(NL)命令からスライドプレゼンテーションを生成する自動スライド生成の課題に取り組む。 まず、SlidesBenchベンチマークを紹介します。SlidesBenchベンチマークは、7kトレーニングと10ドメインにわたる310のスライドデッキから得られた585のテスト例を備えた、スライド生成のための最初のベンチマークです。 SlidesBenchは評価をサポートする (i)ターゲットスライドと類似度を測定する参照ベース、 (II)生成スライドのみの設計品質を計測する参照フリー。 エンド・ツー・エンドの画像生成とプログラム生成を様々なモデルでベンチマークし、プログラム的手法がユーザ・インタラクション可能なフォーマットで高品質なスライドを生成することを発見した。 プログラム生成の成功に基づいて構築されたAutoPresentは,スライド生成のためのコードと組み合わせた7kペアの命令に基づいて訓練された8B Llamaベースのモデルで,クローズドソースモデルであるGPT-4oに匹敵する結果が得られる。 さらに、モデルが自身のアウトプットを自己修正する作業を行う反復的な設計改善について検討し、このプロセスによってスライドの品質が向上することを確認した。 われわれの研究が、構造化された視覚を生成するための基礎となることを願っている。

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