PosterCopilot: 전문 그래픽 디자인을 위한 레이아웃 추론 및 제어 가능한 편집 방향
PosterCopilot: Toward Layout Reasoning and Controllable Editing for Professional Graphic Design
December 3, 2025
저자: Jiazhe Wei, Ken Li, Tianyu Lao, Haofan Wang, Liang Wang, Caifeng Shan, Chenyang Si
cs.AI
초록
그래픽 디자인은 현대 시각 커뮤니케이션의 초석을 이루며 문화 및 상업 행사 홍보를 위한 핵심 매체 역할을 합니다. 최근 발전된 방법들은 대규모 멀티모달 모델(LMM)을 활용해 이 과정을 자동화하려는 시도를 하고 있으나, 기존 방법들은 기하학적으로 부정확한 레이아웃을 생성하거나 전문적인 워크플로우에서 요구되는 반복적이고 레이어별 수정 기능이 부족한 경우가 많습니다. 이러한 한계를 해결하기 위해 본 논문은 전문 그래픽 디자인을 위한 레이아웃 추론 및 제어 가능한 편집 기능을 향상시키는 프레임워크인 PosterCopilot을 제안합니다. 구체적으로, 레이아웃 설계를 위한 기하학적 이해와 미적 추론 능력을 LMM에 부여하는 점진적 3단계 학습 전략(교란 감독 미세 조정, 시각-현실 정렬을 위한 강화 학습, 미적 피드백 기반 강화 학습)을 도입합니다. 더불어, 학습된 LMM 기반 디자인 모델과 생성 모델을 결합한 완전한 워크플로우를 개발하여 전역적인 시각적 일관성을 유지하면서 정밀한 요소 정교화를 위한 레이어 제어 반복 편집이 가능하도록 합니다. 광범위한 실험을 통해 PosterCopilot이 기하학적으로 정확하고 미적으로 우수한 레이아웃을 달성하며 전문적인 반복 설계에 전례 없는 제어 기능을 제공함을 입증합니다.
English
Graphic design forms the cornerstone of modern visual communication, serving as a vital medium for promoting cultural and commercial events. Recent advances have explored automating this process using Large Multimodal Models (LMMs), yet existing methods often produce geometrically inaccurate layouts and lack the iterative, layer-specific editing required in professional workflows. To address these limitations, we present PosterCopilot, a framework that advances layout reasoning and controllable editing for professional graphic design. Specifically, we introduce a progressive three-stage training strategy that equips LMMs with geometric understanding and aesthetic reasoning for layout design, consisting of Perturbed Supervised Fine-Tuning, Reinforcement Learning for Visual-Reality Alignment, and Reinforcement Learning from Aesthetic Feedback. Furthermore, we develop a complete workflow that couples the trained LMM-based design model with generative models, enabling layer-controllable, iterative editing for precise element refinement while maintaining global visual consistency. Extensive experiments demonstrate that PosterCopilot achieves geometrically accurate and aesthetically superior layouts, offering unprecedented controllability for professional iterative design.