LayerD: Descomposición de Diseños de Gráficos Raster en Capas
LayerD: Decomposing Raster Graphic Designs into Layers
September 29, 2025
Autores: Tomoyuki Suzuki, Kang-Jun Liu, Naoto Inoue, Kota Yamaguchi
cs.AI
Resumen
Los diseñadores crean y editan diseños gráficos en una representación por capas, pero la edición basada en capas se vuelve imposible una vez que se compone en una imagen rasterizada. En este trabajo, proponemos LayerD, un método para descomponer diseños gráficos rasterizados en capas para un flujo de trabajo creativo re-editable. LayerD aborda la tarea de descomposición extrayendo iterativamente capas de primer plano no ocluidas. Proponemos un enfoque de refinamiento simple pero efectivo que aprovecha la suposición de que las capas suelen exhibir una apariencia uniforme en los diseños gráficos. Dado que la descomposición es un problema mal planteado y la estructura de capas de referencia puede no ser confiable, desarrollamos una métrica de calidad que aborda esta dificultad. En los experimentos, demostramos que LayerD logra con éxito una descomposición de alta calidad y supera a los métodos de referencia. También mostramos el uso de LayerD con generadores de imágenes de última generación y edición basada en capas.
English
Designers craft and edit graphic designs in a layer representation, but
layer-based editing becomes impossible once composited into a raster image. In
this work, we propose LayerD, a method to decompose raster graphic designs into
layers for re-editable creative workflow. LayerD addresses the decomposition
task by iteratively extracting unoccluded foreground layers. We propose a
simple yet effective refinement approach taking advantage of the assumption
that layers often exhibit uniform appearance in graphic designs. As
decomposition is ill-posed and the ground-truth layer structure may not be
reliable, we develop a quality metric that addresses the difficulty. In
experiments, we show that LayerD successfully achieves high-quality
decomposition and outperforms baselines. We also demonstrate the use of LayerD
with state-of-the-art image generators and layer-based editing.