西安交通大学与微软合作开发的自动图形布局设计技术——LaDeCo

LaDeCo指的是什么？

LaDeCo是由西安交通大学与微软研究院合作开发的一款自动化图形设计排版工具，其设计理念在于将复杂的设计过程细分为多个层级步骤来完成。该系统首先对提供的设计方案进行层次规划，并将其归类至不同的语义层面中，如背景、底层元素、图像/标志、文字及装饰等类别。随后，LaDeCo逐层分析预测各设计组件的属性特征，并利用已生成层的画面作为参考信息，以此来引导和优化后续层级的设计输出。基于大型多模态模型（LMMs），LaDeCo能够处理多样化的输入模式，并支持无需针对特定任务训练即可执行如分辨率调整、元素填充及风格变换等子任务的操作。

LaDeCo的核心特性

• 分层设计系统能够智能地把输入的各种形式的设计要素（包括图片与文字等）划分至相应的意义层级中，比如背景层、基础内容层、图形或徽标层以及字体和点缀层次。
• 层次结构创建根据层次规划的成果，依次推测并构建每一层级的成分特征，从而形成完备的设计布局。
• 更改显示清晰度设置依据各异的画布规格来修改设计方案，确保作品能够在各种尺寸的画布上都能展现出其魅力。
• 成分填入在当前的设计基础上增加新颖的成分，以提升整体设计的魅力。
• 设计方案的调整在提供相同的基础元素时，生成多样化的设计方案，让用户能够拥有丰富的选项。

LaDeCo的工作机制

• 大规模多功能模型（MFMMs）利用大规模多元数据模型来解析复杂的混合类型背景信息，并产生跨越不同专业领域的回应。
• 层级设计组件利用预先训练好的语言模型（如GPT-4o），对输入项目的语义标记进行预测，从而自动化地将这些项目归类至相应的设计层级中。
• 层次构建流程依据层次规划的成果，依次创建各层级的设计要素特性，并利用已完成层级的渲染图提供背景数据回传至模型中，以此来引导接下来层级的设计过程。
• 视像编码单元与映射装置应用于构建元素图及其中间设计方案，创建图像嵌入，并调整其投影以符合LMMs主体所需隐藏状态的尺寸要求。
• 链条式逻辑推理LaDeCo采用的层次构建技术彰显了连贯逻辑推演的思想，通过逐级创建与优化设计层面来增强其推断效能。

LaDeCo项目的网址

• 官方网站项目页面：在website(elements2design.github.io)上可以找到相关信息。
• arXiv科技文章访问该论文的PDF版本，请点击此处：https://arxiv.org/pdf/2412.19712

LaDeCo的使用情境

• 创作人员辅助设计师自动化处理图形布局工作，提高设计方案的效率与水准。
• 学者与策划专家在探讨景观变迁、美学评价及视觉效应分析时，能够使科研工作者与规划设计者迅速且公正地量化图片内视觉要素的占比，从而简化整个评定流程。
• 评价专家对视觉景观要素的评价扮演着关键角色，助力评估者实现更为高效和精准的视觉成分解析。
• 编程者对于开发者而言，利用LaDeCo平台创建各种应用程序。
• 面向广大青年群体LaDeCo的应用专注于吸引那些年龄介于19至35岁之间，热衷于创意作品、分享交流、音乐欣赏、观看短片视频、玩游戏及追求潮流风尚的人群。