論文の概要: SMART-Editor: A Multi-Agent Framework for Human-Like Design Editing with Structural Integrity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23095v2
• Date: Tue, 05 Aug 2025 10:25:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-06 13:15:14.086618
• Title: SMART-Editor: A Multi-Agent Framework for Human-Like Design Editing with Structural Integrity
• Title（参考訳）: SMART-Editor:構造的統合によるヒューマンライクなデザイン編集のためのマルチエージェントフレームワーク
• Abstract要約: SMART-Editorは、構造化(ポスター、ウェブサイト)と非構造化(自然画像)ドメイン間で構成レイアウトとコンテンツ編集を行うフレームワークである。 ローカル編集を行う従来のモデルとは異なり、SMART-Editorは2つの戦略によりグローバルコヒーレンスを保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.82371175788558
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present SMART-Editor, a framework for compositional layout and content editing across structured (posters, websites) and unstructured (natural images) domains. Unlike prior models that perform local edits, SMART-Editor preserves global coherence through two strategies: Reward-Refine, an inference-time rewardguided refinement method, and RewardDPO, a training-time preference optimization approach using reward-aligned layout pairs. To evaluate model performance, we introduce SMARTEdit-Bench, a benchmark covering multi-domain, cascading edit scenarios. SMART-Editor outperforms strong baselines like InstructPix2Pix and HIVE, with RewardDPO achieving up to 15% gains in structured settings and Reward-Refine showing advantages on natural images. Automatic and human evaluations confirm the value of reward-guided planning in producing semantically consistent and visually aligned edits.
• Abstract（参考訳）: SMART-Editorは、構造化(ポスター、ウェブサイト)と非構造化(自然画像)ドメイン間で構成レイアウトとコンテンツ編集を行うフレームワークである。 ローカル編集を行う以前のモデルとは異なり、SMART-Editorは2つの戦略によりグローバルコヒーレンスを保存する。 モデルの性能を評価するために,多領域の編集シナリオをカバーするベンチマークSMARTEdit-Benchを導入する。 SMART-Editorは、InstructPix2PixやHIVEのような強力なベースラインよりも優れており、RewardDPOは構造化された設定で最大15%向上し、Reward-Refineは自然画像に利点を示す。 自動的および人的評価は、意味的に一貫性があり、視覚的に整合した編集を生成する際の報酬誘導計画の価値を確認する。

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