論文の概要: ColorGPT: Leveraging Large Language Models for Multimodal Color Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08987v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 14:56:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.466642
• Title: ColorGPT: Leveraging Large Language Models for Multimodal Color Recommendation
• Title（参考訳）: ColorGPT:マルチモーダルカラーレコメンデーションのための大規模言語モデルを活用する
• Authors: Ding Xia, Naoto Inoue, Qianru Qiu, Kotaro Kikuchi,
• Abstract要約: 我々は,事前学習されたLarge Language Models (LLMs) の利用と,カラーレコメンデーションのためのコモンセンス推論機能について検討する。 提案手法は,与えられた色と付随するコンテキストのセットに基づいて色を推奨することで,色パレットの補完を主目的とした。 提案手法は全パレット生成に拡張可能であり, 提供されるテキスト記述に対応する全カラーパレットを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.714111142188893
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Colors play a crucial role in the design of vector graphic documents by enhancing visual appeal, facilitating communication, improving usability, and ensuring accessibility. In this context, color recommendation involves suggesting appropriate colors to complete or refine a design when one or more colors are missing or require alteration. Traditional methods often struggled with these challenges due to the complex nature of color design and the limited data availability. In this study, we explored the use of pretrained Large Language Models (LLMs) and their commonsense reasoning capabilities for color recommendation, raising the question: Can pretrained LLMs serve as superior designers for color recommendation tasks? To investigate this, we developed a robust, rigorously validated pipeline, ColorGPT, that was built by systematically testing multiple color representations and applying effective prompt engineering techniques. Our approach primarily targeted color palette completion by recommending colors based on a set of given colors and accompanying context. Moreover, our method can be extended to full palette generation, producing an entire color palette corresponding to a provided textual description. Experimental results demonstrated that our LLM-based pipeline outperformed existing methods in terms of color suggestion accuracy and the distribution of colors in the color palette completion task. For the full palette generation task, our approach also yielded improvements in color diversity and similarity compared to current techniques.
• Abstract（参考訳）: 色は、視覚的魅力を高め、コミュニケーションを促進し、ユーザビリティを改善し、アクセシビリティを確保することで、ベクトルグラフィック文書の設計において重要な役割を果たす。 この文脈では、色推薦は、1つ以上の色が欠けている場合や変更が必要な場合、デザインを完成または洗練するために適切な色を提案することである。 伝統的な手法は、色設計の複雑な性質と限られたデータ可用性のために、これらの課題にしばしば苦労した。 本研究では,事前学習された大規模言語モデル(LLM)の利用と,それらの共通理解推論機能をカラーレコメンデーションに利用することを検討した。 そこで我々は,複数の色表現を体系的にテストし,効果的なプロンプト技術を適用して構築した,堅牢で厳密な検証パイプラインであるColorGPTを開発した。 提案手法は,与えられた色と付随するコンテキストのセットに基づいて色を推奨することにより,色パレットの補完を主目的とした。 さらに,提案手法をフルパレット生成に拡張し,提供されるテキスト記述に対応する全カラーパレットを生成する。 実験の結果,LLMを用いたパイプラインは,カラーパレット完了作業における色提案精度と色分布の面で,既存の手法よりも優れていた。 フルパレット生成タスクでは,従来の手法に比べて色多様性と類似性が向上した。

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