論文の概要: BannerAgency: Advertising Banner Design with Multimodal LLM Agents
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11060v1
- Date: Fri, 14 Mar 2025 03:54:05 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:07:29.330332
- Title: BannerAgency: Advertising Banner Design with Multimodal LLM Agents
- Title（参考訳）: BannerAgency: マルチモーダルLLMエージェントによるバナーデザインの広告
- Authors: Heng Wang, Yotaro Shimose, Shingo Takamatsu,
- Abstract要約: 本稿では,完全自動バナー広告デザイン作成のためのトレーニングフリーフレームワークを提案する。
本稿では,BannerAgencyというMLLMエージェントシステムについて紹介する。
マッチングされた背景画像を生成し、前景のデザイン要素のための青写真を作成し、最終的な創造物をFigmaやSVGフォーマットで編集可能なコンポーネントとしてレンダリングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.337357639279586
- License:
- Abstract: Advertising banners are critical for capturing user attention and enhancing advertising campaign effectiveness. Creating aesthetically pleasing banner designs while conveying the campaign messages is challenging due to the large search space involving multiple design elements. Additionally, advertisers need multiple sizes for different displays and various versions to target different sectors of audiences. Since design is intrinsically an iterative and subjective process, flexible editability is also in high demand for practical usage. While current models have served as assistants to human designers in various design tasks, they typically handle only segments of the creative design process or produce pixel-based outputs that limit editability. This paper introduces a training-free framework for fully automated banner ad design creation, enabling frontier multimodal large language models (MLLMs) to streamline the production of effective banners with minimal manual effort across diverse marketing contexts. We present BannerAgency, an MLLM agent system that collaborates with advertisers to understand their brand identity and banner objectives, generates matching background images, creates blueprints for foreground design elements, and renders the final creatives as editable components in Figma or SVG formats rather than static pixels. To facilitate evaluation and future research, we introduce BannerRequest400, a benchmark featuring 100 unique logos paired with 400 diverse banner requests. Through quantitative and qualitative evaluations, we demonstrate the framework's effectiveness, emphasizing the quality of the generated banner designs, their adaptability to various banner requests, and their strong editability enabled by this component-based approach.
- Abstract（参考訳）: 広告バナーは、ユーザーの注意を引き、広告キャンペーンの効果を高めるために重要である。
複数のデザイン要素を含む巨大な検索スペースのため、キャンペーンメッセージを伝達しながらバナーデザインを美的に喜ばせることは困難である。
さらに広告主は、異なるディスプレーと様々なバージョンのオーディエンスをターゲットにするために、複数のサイズが必要である。
デザインは本質的に反復的で主観的なプロセスであるため、柔軟な編集性も実用上高い需要がある。
現在のモデルは、様々なデザインタスクにおいて人間のデザイナーのアシスタントとして機能してきたが、通常、創造的なデザインプロセスのセグメントのみを扱うか、編集性を制限するピクセルベースの出力を生成する。
本稿では,フロンティア・マルチモーダル・大規模言語モデル(MLLM)を用いて,多様なマーケティング状況において最小限の手作業で効果的バナー生産を効率化する,完全自動バナー広告デザイン作成のためのトレーニングフリーフレームワークを提案する。
BannerAgencyは、広告主と共同でブランドのアイデンティティやバナーの目的を理解し、マッチングされた背景画像を生成し、前景のデザイン要素のための青写真を作成し、最終的な創造物を静的ピクセルではなく、FigmaやSVGフォーマットで編集可能なコンポーネントとしてレンダリングする。
評価と今後の研究を容易にするために,BannerRequest400を紹介した。BannerRequest400は,400種類のバナーリクエストと組み合わせた100のユニークなロゴを特徴とするベンチマークである。
定量的かつ質的な評価を通じて、生成したバナーデザインの品質、様々なバナー要求への適応性、コンポーネントベースのアプローチによって可能となる強力な編集性を強調し、フレームワークの有効性を実証する。
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