論文の概要: Controllable GUI Exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03330v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 16:25:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:28:08.766809
• Title: Controllable GUI Exploration
• Title（参考訳）: 制御可能なGUI探索
• Authors: Aryan Garg, Yue Jiang, Antti Oulasvirta,
• Abstract要約: 設計ツールは、必要以上に詳細を指定することを主張するため、しばしば失敗する。 生成AIの最近の進歩は、この問題の解決への期待を高めているが、プロンプトで緩やかな考えを表現することは現実的ではないため失敗している。 本稿では,低次元スケッチ生成への拡散に基づくアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.000567061579726
• License:
• Abstract: During the early stages of interface design, designers need to produce multiple sketches to explore a design space. Design tools often fail to support this critical stage, because they insist on specifying more details than necessary. Although recent advances in generative AI have raised hopes of solving this issue, in practice they fail because expressing loose ideas in a prompt is impractical. In this paper, we propose a diffusion-based approach to the low-effort generation of interface sketches. It breaks new ground by allowing flexible control of the generation process via three types of inputs: A) prompts, B) wireframes, and C) visual flows. The designer can provide any combination of these as input at any level of detail, and will get a diverse gallery of low-fidelity solutions in response. The unique benefit is that large design spaces can be explored rapidly with very little effort in input-specification. We present qualitative results for various combinations of input specifications. Additionally, we demonstrate that our model aligns more accurately with these specifications than other models.
• Abstract（参考訳）: インターフェース設計の初期段階では、設計者は設計空間を探索するために複数のスケッチを作成する必要がある。 設計ツールは、必要以上に詳細を指定することを主張するため、この重要なステージをサポートしないことが多い。 生成AIの最近の進歩はこの問題の解決への期待を高めているが、実際には、緩やかなアイデアをプロンプトで表現することは現実的ではないため失敗している。 本稿では,低効率なインタフェーススケッチ生成に対する拡散に基づくアプローチを提案する。 A)プロンプト、B)ワイヤフレーム、C)ビジュアルフローの3つのタイプを通じて生成プロセスのフレキシブルな制御を可能にすることで、新しい基盤を壊します。 デザイナーはこれらの組み合わせをどんなレベルででもインプットとして提供でき、それに応じて様々な低忠実度ソリューションのギャラリーが提供される。 ユニークな利点は、大きな設計空間が入力特異化にほとんど努力することなく迅速に探索できることである。 入力仕様の様々な組み合わせについて定性的な結果を示す。 さらに、我々のモデルは、他のモデルよりもこれらの仕様とより正確に一致していることを示す。

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