LogoMotion: Generazione di Codice Basata su Contesto Visivo per Animazioni Consapevoli del Contenuto

LogoMotion: Visually Grounded Code Generation for Content-Aware Animation

May 11, 2024

Autori: Vivian Liu, Rubaiat Habib Kazi, Li-Yi Wei, Matthew Fisher, Timothy Langlois, Seth Walker, Lydia Chilton

cs.AI

Abstract

I loghi animati rappresentano un modo accattivante e ubiquitario con cui individui e brand si presentano online. La creazione manuale di questi loghi può richiedere notevoli competenze artistiche e sforzi. Per aiutare i designer principianti ad animare i loghi, gli strumenti di design attualmente offrono modelli e preset di animazione. Tuttavia, queste soluzioni possono essere limitate nella loro gamma espressiva. I modelli linguistici di grandi dimensioni hanno il potenziale di aiutare i designer principianti a creare loghi animati generando codice di animazione personalizzato in base al loro contenuto. In questo articolo, presentiamo LogoMotion, un sistema basato su LLM che prende in input un documento stratificato e genera loghi animati attraverso la sintesi di programmi visivamente fondati. Introduciamo tecniche per creare una rappresentazione HTML di una canvas, identificare elementi primari e secondari, sintetizzare codice di animazione e correggere visivamente gli errori di animazione. Confrontato con uno strumento standard del settore, LogoMotion produce animazioni più consapevoli del contenuto e di qualità paragonabile. Concludiamo con una discussione sulle implicazioni delle animazioni generate da LLM per il design del movimento.

English

Animated logos are a compelling and ubiquitous way individuals and brands represent themselves online. Manually authoring these logos can require significant artistic skill and effort. To help novice designers animate logos, design tools currently offer templates and animation presets. However, these solutions can be limited in their expressive range. Large language models have the potential to help novice designers create animated logos by generating animation code that is tailored to their content. In this paper, we introduce LogoMotion, an LLM-based system that takes in a layered document and generates animated logos through visually-grounded program synthesis. We introduce techniques to create an HTML representation of a canvas, identify primary and secondary elements, synthesize animation code, and visually debug animation errors. When compared with an industry standard tool, we find that LogoMotion produces animations that are more content-aware and are on par in terms of quality. We conclude with a discussion of the implications of LLM-generated animation for motion design.