DesignLab: Проектирование слайдов через итеративное обнаружение и исправление

DesignLab: Designing Slides Through Iterative Detection and Correction

July 23, 2025

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

cs.AI

Аннотация

Создание качественных презентационных слайдов может быть сложной задачей для неспециалистов из-за сложности навигации среди множества дизайнерских решений. Многочисленные автоматизированные инструменты могут предлагать макеты и цветовые схемы, но часто не способны дорабатывать свои собственные результаты, что является ключевым аспектом в реальных рабочих процессах. Мы предлагаем DesignLab, который разделяет процесс дизайна на две роли: рецензент дизайна, который выявляет проблемы, связанные с дизайном, и участник дизайна, который их исправляет. Такое разделение позволяет создать итерационный цикл, в котором рецензент постоянно обнаруживает проблемы, а участник их исправляет, что позволяет с каждой итерацией улучшать черновик, достигая ранее недоступного уровня качества. Мы дообучаем крупные языковые модели для этих ролей и моделируем промежуточные черновики, вводя контролируемые изменения, что позволяет рецензенту учиться распознавать ошибки дизайна, а участнику — исправлять их. Наши эксперименты показывают, что DesignLab превосходит существующие методы генерации дизайна, включая коммерческий инструмент, благодаря использованию итеративного подхода к дизайну, что позволяет создавать профессиональные и отточенные слайды.

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.