DesignLab: Progettazione di Presentazioni Tramite Rilevamento e Correzione Iterativi

DesignLab: Designing Slides Through Iterative Detection and Correction

July 23, 2025

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

cs.AI

Abstract

La progettazione di presentazioni di alta qualità può essere impegnativa per i non esperti a causa della complessità legata alla navigazione tra varie scelte di design. Numerosi strumenti automatizzati possono suggerire layout e combinazioni di colori, ma spesso mancano della capacità di affinare il proprio output, un aspetto cruciale nei flussi di lavoro reali. Proponiamo DesignLab, che separa il processo di design in due ruoli: il revisore di design, che identifica i problemi legati al design, e il contributore di design, che li corregge. Questa scomposizione consente un ciclo iterativo in cui il revisore rileva continuamente i problemi e il contributore li corregge, permettendo a una bozza di essere ulteriormente perfezionata ad ogni iterazione, raggiungendo qualità altrimenti irraggiungibili. Addestriamo modelli linguistici di grandi dimensioni per questi ruoli e simuliamo bozze intermedie introducendo perturbazioni controllate, consentendo al revisore di design di apprendere gli errori di progettazione e al contributore di imparare come correggerli. I nostri esperimenti dimostrano che DesignLab supera i metodi esistenti di generazione di design, inclusi uno strumento commerciale, abbracciando la natura iterativa della progettazione che può portare a presentazioni rifinite e professionali.

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.