論文の概要: LLMs as Layout Designers: Enhanced Spatial Reasoning for Content-Aware Layout Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.16891v2
• Date: Mon, 03 Nov 2025 23:19:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-05 20:56:29.015364
• Title: LLMs as Layout Designers: Enhanced Spatial Reasoning for Content-Aware Layout Generation
• Title（参考訳）: レイアウトデザイナとしてのLCM:コンテンツ対応レイアウト生成のための空間推論の強化
• Authors: Sha Li, Stefano Petrangeli, Yu Shen, Xiang Chen, Naren Ramakrishnan,
• Abstract要約: LaySPAは、レイアウト設計のための空間的推論機能を備えた大規模言語モデルを強化する強化学習ベースのフレームワークである。 また,LaySPAは構造的に有効かつ視覚的に魅力的なレイアウトの生成を大幅に改善することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.377286708795506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive reasoning and planning abilities in textual domains and can effectively follow instructions for complex tasks, their ability to understand and manipulate spatial relationships remains limited. Such capabilities are crucial for content-aware graphic layout design, where the goal is to arrange heterogeneous elements onto a canvas so that final design remains visually balanced and structurally feasible. This problem requires precise coordination of placement, alignment, and structural organization of multiple elements within a constrained visual space. To address this limitation, we introduce LaySPA, a reinforcement learning-based framework that augments LLM-based agents with explicit spatial reasoning capabilities for layout design. LaySPA employs hybrid reward signals that jointly capture geometric constraints, structural fidelity, and visual quality, enabling agents to navigate the canvas, model inter-element relationships, and optimize spatial arrangements. Through group-relative policy optimization, the agent generates content-aware layouts that reflect salient regions, respect spatial constraints, and produces an interpretable reasoning trace explaining placement decisions and a structured layout specification. Experimental results show that LaySPA substantially improves the generation of structurally valid and visually appealing layouts, outperforming larger general-purpose LLMs and achieving performance comparable to state-of-the-art specialized layout models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、テキスト領域における印象的な推論と計画能力を示し、複雑なタスクの指示を効果的に追従できるが、空間的関係を理解し、操作する能力は限られている。 このような機能は、不均質な要素をキャンバスに配置し、最終的な設計が視覚的にバランスを保ち、構造的にも実現可能であることを目標とする、コンテンツ対応のグラフィックレイアウト設計において不可欠である。 この問題は、制約された視覚空間内の複数の要素の配置、アライメント、構造的構造を正確に調整する必要がある。 この制限に対処するため、レイアウト設計のための空間的推論機能を備えたLLMベースのエージェントを増強する強化学習ベースのフレームワークであるLaySPAを紹介した。 LaySPAは、幾何学的制約、構造的忠実さ、視覚的品質を共同で捉え、エージェントがキャンバスをナビゲートし、要素間の関係をモデル化し、空間配置を最適化するハイブリッド報酬信号を使用する。 グループ相対的なポリシー最適化を通じて、適切な領域を反映し、空間的制約を尊重するコンテンツ認識レイアウトを生成し、配置決定と構造化レイアウト仕様を説明する解釈可能な推論トレースを生成する。 実験結果から,LaySPAは構造的に有効かつ視覚的に魅力的なレイアウトの生成を大幅に改善し,汎用LLMよりも優れ,最先端の特殊レイアウトモデルに匹敵する性能を実現していることがわかった。

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