DesignLab: Diseño de diapositivas mediante detección y corrección iterativas

DesignLab: Designing Slides Through Iterative Detection and Correction

July 23, 2025

Autores: Jooyeol Yun, Heng Wang, Yotaro Shimose, Jaegul Choo, Shingo Takamatsu

cs.AI

Resumen

Diseñar diapositivas de presentación de alta calidad puede ser un desafío para los no expertos debido a la complejidad que implica navegar entre diversas opciones de diseño. Numerosas herramientas automatizadas pueden sugerir diseños y combinaciones de colores, pero a menudo carecen de la capacidad de refinar su propio resultado, un aspecto clave en los flujos de trabajo del mundo real. Proponemos DesignLab, que separa el proceso de diseño en dos roles: el revisor de diseño, quien identifica problemas relacionados con el diseño, y el contribuidor de diseño, quien los corrige. Esta descomposición permite un ciclo iterativo en el que el revisor detecta continuamente problemas y el contribuidor los corrige, lo que posibilita que un borrador se refine con cada iteración, alcanzando niveles de calidad que antes eran inalcanzables. Ajustamos modelos de lenguaje de gran escala para estos roles y simulamos borradores intermedios mediante la introducción de perturbaciones controladas, lo que permite que el revisor de diseño aprenda a identificar errores y el contribuidor aprenda a corregirlos. Nuestros experimentos muestran que DesignLab supera a los métodos existentes de generación de diseño, incluyendo una herramienta comercial, al adoptar la naturaleza iterativa del diseño, lo que puede resultar en diapositivas pulidas y profesionales.

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.