論文の概要: PosterVerse: A Full-Workflow Framework for Commercial-Grade Poster Generation with HTML-Based Scalable Typography

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.03993v1
• Date: Wed, 07 Jan 2026 15:04:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-09 02:15:23.666618
• Title: PosterVerse: A Full-Workflow Framework for Commercial-Grade Poster Generation with HTML-Based Scalable Typography
• Title（参考訳）: PosterVerse: HTMLベースのスケーラブルなタイポグラフィによる商用Poster生成のためのフルワークフローフレームワーク
• Authors: Junle Liu, Peirong Zhang, Yuyi Zhang, Pengyu Yan, Hui Zhou, Xinyue Zhou, Fengjun Guo, Lianwen Jin,
• Abstract要約: PosterVerseは、フルワークフロー、商用グレードのポスター生成方法である。 PosterVerseはプロ向けデザインを3つの重要なステージで再現する。 PosterDNAは商用グレードのHTMLベースのデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.93712206658515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Commercial-grade poster design demands the seamless integration of aesthetic appeal with precise, informative content delivery. Current automated poster generation systems face significant limitations, including incomplete design workflows, poor text rendering accuracy, and insufficient flexibility for commercial applications. To address these challenges, we propose PosterVerse, a full-workflow, commercial-grade poster generation method that seamlessly automates the entire design process while delivering high-density and scalable text rendering. PosterVerse replicates professional design through three key stages: (1) blueprint creation using fine-tuned LLMs to extract key design elements from user requirements, (2) graphical background generation via customized diffusion models to create visually appealing imagery, and (3) unified layout-text rendering with an MLLM-powered HTML engine to guarantee high text accuracy and flexible customization. In addition, we introduce PosterDNA, a commercial-grade, HTML-based dataset tailored for training and validating poster design models. To the best of our knowledge, PosterDNA is the first Chinese poster generation dataset to introduce HTML typography files, enabling scalable text rendering and fundamentally solving the challenges of rendering small and high-density text. Experimental results demonstrate that PosterVerse consistently produces commercial-grade posters with appealing visuals, accurate text alignment, and customizable layouts, making it a promising solution for automating commercial poster design. The code and model are available at https://github.com/wuhaer/PosterVerse.
• Abstract（参考訳）: 商業グレードのポスターデザインでは、美的魅力と正確な情報的コンテンツ配信をシームレスに統合する必要がある。 現在の自動ポスター生成システムは、不完全な設計ワークフロー、テキストレンダリングの精度の低下、商用アプリケーションに対する柔軟性の不足など、重大な制限に直面している。 これらの課題に対処するため、我々は、高密度でスケーラブルなテキストレンダリングを提供しながら、設計プロセス全体をシームレスに自動化する、フルワークフローで商用レベルのポスター生成方法であるPosterVerseを提案する。 PosterVerse は,(1) 微調整 LLM を用いて,ユーザ要求から重要なデザイン要素を抽出するための青写真生成,(2) 視覚的に魅力的な画像を作成するためのカスタマイズされた拡散モデルによるグラフィカルな背景生成,(3) MLLM を利用した HTML エンジンによるレイアウトテキストレンダリングにより,高いテキスト精度とフレキシブルなカスタマイズを保証する。 また、ポスターデザインモデルのトレーニングと検証に適した商用グレードのHTMLベースのデータセットであるPosterDNAについても紹介する。 われわれの知る限り、PosterDNAはHTMLタイポグラフィファイルを導入した最初の中国のポスター生成データセットであり、スケーラブルなテキストレンダリングを可能にし、小さくて高密度なテキストのレンダリングという課題を根本的に解決している。 実験の結果、PosterVerseは、魅力的なビジュアル、正確なテキストアライメント、カスタマイズ可能なレイアウトを備えた商業用ポスターを一貫して製造しており、商業用ポスターデザインを自動化するための有望なソリューションであることが示された。 コードとモデルはhttps://github.com/wuhaer/PosterVerse.comで公開されている。

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