Design-o-meter: 用于评估与优化图形设计
计算机视觉与模式识别
2024-11-25 v1 人工智能
人机交互
摘要
图形设计是视觉传播的有效媒介，涵盖从问候卡到企业传单等多种形式。机器学习技术近期能够生成此类设计，加速内容生产速度。自动化评估其质量的方法变得至关重要。为此，我们引入 Design-o-meter，一种数据驱动的方法，用于量化图形设计的优劣。我们的 approach 还可建议修改以提升其视觉吸引力。据我们了解，Design-o-meter 是首个在统一框架内对设计进行评分与优化的方法，尽管该 setting 本身具有内在的主观性与模糊性。我们对该方法与为该任务量身调整的基线（包括最新基于多模态 LLM 的方法）进行详尽的定量与定性分析，凸显了我们方法的有效性。我们希望本工作将激发更多对这一重要且务实问题的关注。
引用
@article{arxiv.2411.14959,
title = {Design-o-meter: Towards Evaluating and Refining Graphic Designs},
author = {Sahil Goyal and Abhinav Mahajan and Swasti Mishra and Prateksha Udhayanan and Tripti Shukla and K J Joseph and Balaji Vasan Srinivasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.14959},
year = {2024}
}
备注
Accepted to WACV 2025. Project page: https://sahilg06.github.io/Design-o-meter/