DesignLab: Gestaltung von Folien durch iterative Erkennung und Korrektur

DesignLab: Designing Slides Through Iterative Detection and Correction

July 23, 2025

papers.authors: Jooyeol Yun, Heng Wang, Yotaro Shimose, Jaegul Choo, Shingo Takamatsu

cs.AI

papers.abstract

Die Erstellung hochwertiger Präsentationsfolien kann für Nicht-Experten aufgrund der Komplexität bei der Navigation durch verschiedene Designentscheidungen eine Herausforderung darstellen. Zahlreiche automatisierte Tools können Layouts und Farbschemata vorschlagen, doch fehlt ihnen oft die Fähigkeit, ihre eigenen Ergebnisse zu verfeinern, was ein zentraler Aspekt in realen Arbeitsabläufen ist. Wir schlagen DesignLab vor, das den Designprozess in zwei Rollen unterteilt: den Designprüfer, der designbezogene Probleme identifiziert, und den Designmitwirkenden, der diese korrigiert. Diese Aufteilung ermöglicht eine iterative Schleife, in der der Prüfer kontinuierlich Probleme erkennt und der Mitwirkende sie behebt, wodurch ein Entwurf mit jeder Iteration weiter verfeinert wird und Qualitäten erreicht, die zuvor unerreichbar waren. Wir feintunen große Sprachmodelle für diese Rollen und simulieren Zwischenentwürfe durch kontrollierte Störungen, wodurch der Designprüfer lernt, Designfehler zu erkennen, und der Mitwirkende lernt, wie man sie behebt. Unsere Experimente zeigen, dass DesignLab bestehende Design-Generierungsmethoden, einschließlich eines kommerziellen Tools, übertrifft, indem es die iterative Natur des Designs berücksichtigt, was zu polierten, professionellen Folien führen kann.

English

Designing high-quality presentation slides can be challenging for non-experts due to the complexity involved in navigating various design choices. Numerous automated tools can suggest layouts and color schemes, yet often lack the ability to refine their own output, which is a key aspect in real-world workflows. We propose DesignLab, which separates the design process into two roles, the design reviewer, who identifies design-related issues, and the design contributor who corrects them. This decomposition enables an iterative loop where the reviewer continuously detects issues and the contributor corrects them, allowing a draft to be further polished with each iteration, reaching qualities that were unattainable. We fine-tune large language models for these roles and simulate intermediate drafts by introducing controlled perturbations, enabling the design reviewer learn design errors and the contributor learn how to fix them. Our experiments show that DesignLab outperforms existing design-generation methods, including a commercial tool, by embracing the iterative nature of designing which can result in polished, professional slides.