DesignLab: 반복적 탐지와 수정을 통한 슬라이드 설계

초록

고품질 프레젠테이션 슬라이드 설계는 다양한 디자인 선택을 탐색하는 과정의 복잡성으로 인해 비전문가에게는 어려운 과제가 될 수 있습니다. 수많은 자동화 도구들이 레이아웃과 색상 구성을 제안할 수 있지만, 실제 워크플로에서 중요한 측면인 자체 출력을 개선하는 능력은 종종 부족합니다. 우리는 DesignLab을 제안하며, 이는 디자인 프로세스를 디자인 리뷰어(디자인 관련 문제를 식별)와 디자인 기여자(문제를 수정)라는 두 가지 역할로 분리합니다. 이러한 분해는 리뷰어가 지속적으로 문제를 감지하고 기여자가 이를 수정하는 반복적인 루프를 가능하게 하여, 각 반복마다 초안을 더욱 다듬어 이전에는 달성할 수 없었던 품질에 도달할 수 있도록 합니다. 우리는 이러한 역할을 위해 대규모 언어 모델을 미세 조정하고, 통제된 변동을 도입하여 중간 초안을 시뮬레이션함으로써 디자인 리뷰어가 디자인 오류를 학습하고 기여자가 이를 수정하는 방법을 학습할 수 있도록 합니다. 우리의 실험 결과, DesignLab은 반복적인 디자인의 특성을 수용하여 세련되고 전문적인 슬라이드를 생성함으로써 상용 도구를 포함한 기존 디자인 생성 방법들을 능가하는 성능을 보여줍니다.

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.

DesignLab: 반복적 탐지와 수정을 통한 슬라이드 설계

DesignLab: Designing Slides Through Iterative Detection and Correction

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