BannerAgency: Advertising Banner Design with Multimodal LLM Agents
作者: Heng Wang, Yotaro Shimose, Shingo Takamatsu
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-14 (更新: 2025-08-21)
备注: Accepted as a main conference paper at EMNLP 2025
💡 一句话要点
提出BannerAgency，一个基于多模态LLM Agent的广告横幅全自动设计框架。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态LLM 广告横幅设计 自动化设计 Agent系统 可编辑设计
📋 核心要点
- 现有方法在广告横幅设计中存在局限，通常只能处理部分设计流程，且输出为不可编辑的像素格式，缺乏灵活性。
- BannerAgency利用多模态LLM Agent，通过与广告商协作，理解品牌和目标，自动生成可编辑的横幅设计。
- 实验结果表明，BannerAgency生成的横幅设计质量高，适应性强，且基于组件的设计使其具有强大的可编辑性。
📝 摘要（中文）
广告横幅对于吸引用户注意力和提高广告活动效果至关重要。由于涉及多个设计元素，创建美观且能传达广告信息的横幅设计极具挑战性。此外，广告商需要针对不同显示器尺寸和不同受众群体的多个版本。设计本质上是一个迭代和主观的过程，因此灵活的可编辑性对于实际应用至关重要。虽然当前模型在各种设计任务中可以辅助人类设计师，但它们通常只处理创意设计过程的片段，或者产生基于像素的输出，限制了可编辑性。本文介绍了一种无需训练的框架，用于全自动横幅广告设计创建，使前沿多模态大型语言模型（MLLM）能够简化有效横幅的生产，只需最少的人工干预，即可应用于各种营销环境。我们提出了BannerAgency，一个MLLM Agent系统，与广告商协作以理解其品牌标识和横幅目标，生成匹配的背景图像，创建前景设计元素的蓝图，并将最终创意呈现为Figma或SVG格式的可编辑组件，而不是静态像素。为了方便评估和未来研究，我们引入了BannerRequest400，一个包含100个独特Logo和400个多样化横幅请求的基准。通过定量和定性评估，我们证明了该框架的有效性，强调了生成的横幅设计的质量、其对各种横幅请求的适应性以及这种基于组件的方法所实现的强大可编辑性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决广告横幅设计自动化的问题。现有方法要么依赖人工设计，效率低下且成本高昂，要么使用传统模型，但这些模型通常只能处理设计流程的片段，并且输出为基于像素的图像，缺乏可编辑性，难以满足广告商的个性化需求和快速迭代的要求。
核心思路：论文的核心思路是利用多模态大型语言模型（MLLM）的强大能力，构建一个智能Agent系统，该系统能够理解广告商的需求，自动生成高质量、可编辑的广告横幅设计。通过将设计过程分解为多个可控的步骤，并利用MLLM生成各种设计元素，最终将这些元素组合成完整的横幅，并以可编辑的格式输出。
技术框架：BannerAgency框架包含以下几个主要模块：1) 需求理解模块：与广告商交互，理解品牌标识和横幅设计目标。2) 背景生成模块：根据需求生成匹配的背景图像。3) 前景设计模块：创建前景设计元素的蓝图。4) 渲染模块：将设计元素渲染为Figma或SVG格式的可编辑组件。整个流程无需训练，可以直接利用现有的MLLM能力。
关键创新：该论文的关键创新在于提出了一个基于多模态LLM Agent的全自动横幅设计框架。与现有方法相比，BannerAgency能够端到端地完成横幅设计，并且输出为可编辑的组件，极大地提高了设计的灵活性和可定制性。此外，该框架无需训练，可以直接应用于各种营销环境。
关键设计：框架的关键设计包括：1) 使用MLLM进行背景图像和前景元素的生成，充分利用了MLLM的创造能力。2) 将设计元素渲染为Figma或SVG格式，保证了设计的可编辑性。3) 设计了BannerRequest400基准，用于评估和比较不同方法的性能。具体参数设置和网络结构依赖于所使用的MLLM，论文中未详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出了BannerRequest400基准，包含100个独特Logo和400个多样化横幅请求，用于评估横幅设计模型的性能。通过定量和定性评估，证明了BannerAgency框架的有效性，强调了生成的横幅设计的质量、对各种横幅请求的适应性以及基于组件的方法所实现的强大可编辑性。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
BannerAgency具有广泛的应用前景，可以应用于各种在线广告平台、社交媒体营销、电商平台等。它可以帮助广告商快速生成高质量的广告横幅，降低设计成本，提高广告投放效率。未来，该技术可以进一步扩展到其他设计领域，如海报设计、logo设计等，为创意产业带来变革。
📄 摘要（原文）
Advertising banners are critical for capturing user attention and enhancing advertising campaign effectiveness. Creating aesthetically pleasing banner designs while conveying the campaign messages is challenging due to the large search space involving multiple design elements. Additionally, advertisers need multiple sizes for different displays and various versions to target different sectors of audiences. Since design is intrinsically an iterative and subjective process, flexible editability is also in high demand for practical usage. While current models have served as assistants to human designers in various design tasks, they typically handle only segments of the creative design process or produce pixel-based outputs that limit editability. This paper introduces a training-free framework for fully automated banner ad design creation, enabling frontier multimodal large language models (MLLMs) to streamline the production of effective banners with minimal manual effort across diverse marketing contexts. We present BannerAgency, an MLLM agent system that collaborates with advertisers to understand their brand identity and banner objectives, generates matching background images, creates blueprints for foreground design elements, and renders the final creatives as editable components in Figma or SVG formats rather than static pixels. To facilitate evaluation and future research, we introduce BannerRequest400, a benchmark featuring 100 unique logos paired with 400 diverse banner requests. Through quantitative and qualitative evaluations, we demonstrate the framework's effectiveness, emphasizing the quality of the generated banner designs, their adaptability to various banner requests, and their strong editability enabled by this component-based approach.