IGD: Instructional Graphic Design with Multimodal Layer Generation
作者: Yadong Qu, Shancheng Fang, Yuxin Wang, Xiaorui Wang, Zhineng Chen, Hongtao Xie, Yongdong Zhang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-14
备注: ICCV 2025
💡 一句话要点
提出IGD：通过多模态层生成实现可编辑的指令式图形设计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 图形设计 多模态学习 扩散模型 参数化渲染 可编辑设计
📋 核心要点
- 现有图形设计方法依赖布局生成，缺乏创造性与智能，自动化程度低，仍需大量人工干预。
- IGD利用参数化渲染和图像资产生成的新范例，通过多模态大语言模型进行属性预测、排序和布局，并使用扩散模型生成图像内容。
- IGD支持端到端训练，具有良好的可扩展性，实验结果表明其为图形设计提供了一种新的有效解决方案。
📝 摘要（中文）
图形设计通过创建和组合文本、图像和图形来直观地传达信息和数据。然而，主要依赖于布局生成的两阶段方法缺乏创造性和智能，使得图形设计仍然是劳动密集型的。现有的基于扩散的方法在图像级别生成不可编辑的图形设计文件，并且视觉文本渲染的可读性差，这阻碍了它们实现令人满意和实用的自动化图形设计。本文提出了一种指令式图形设计师（IGD），仅使用自然语言指令即可快速生成具有可编辑灵活性的多模态层。IGD采用了一种新的范例，利用参数化渲染和图像资产生成。首先，我们开发了一个设计平台，并为多场景设计文件建立了一个标准化格式，从而为扩大数据规模奠定了基础。其次，IGD利用MLLM的多模态理解和推理能力来完成图层的属性预测、排序和布局。它还采用扩散模型来生成资产的图像内容。通过实现端到端训练，IGD在架构上支持复杂图形设计任务中的可扩展性和可扩展性。优越的实验结果表明，IGD为图形设计提供了一种新的解决方案。
🔬 方法详解
问题定义：现有图形设计方法，特别是两阶段方法，主要依赖于布局生成，缺乏足够的创造性和智能，导致自动化程度不高，仍然需要大量的人工干预。此外，基于扩散模型的方法虽然可以生成图形设计，但生成的是图像级别的、不可编辑的文件，并且在视觉文本渲染方面存在可读性问题，难以满足实际应用的需求。因此，如何实现可编辑、高质量、智能化的图形设计是一个亟待解决的问题。
核心思路：IGD的核心思路是利用参数化渲染和图像资产生成，结合多模态大语言模型（MLLM）的理解和推理能力，以及扩散模型的图像生成能力，实现端到端的可编辑图形设计。通过将图形设计分解为多个可控的图层，并使用自然语言指令来指导设计过程，IGD能够生成具有高度灵活性和可定制性的设计结果。
技术框架：IGD的整体架构包含以下几个主要模块：1) 设计平台和标准化数据格式：用于创建和管理多场景设计文件，为数据规模化奠定基础。2) 多模态大语言模型（MLLM）：用于理解自然语言指令，并进行图层的属性预测、排序和布局。3) 扩散模型：用于生成图像资产的内容。4) 参数化渲染模块：用于将图层信息渲染成最终的图形设计结果。整个框架支持端到端训练，可以根据自然语言指令直接生成可编辑的图形设计文件。
关键创新：IGD最重要的技术创新在于其采用了一种新的图形设计范例，即基于参数化渲染和图像资产生成，并结合多模态大语言模型和扩散模型。与传统的两阶段方法和基于图像生成的扩散模型相比，IGD能够生成可编辑的、具有高度灵活性的图形设计文件，并且能够更好地控制设计过程。此外，IGD的端到端训练方式也使其具有更好的可扩展性和适应性。
关键设计：IGD的关键设计包括：1) 设计平台的标准化数据格式，用于描述多场景设计文件的结构和内容。2) 多模态大语言模型的选择和训练，使其能够准确理解自然语言指令，并进行图层的属性预测、排序和布局。3) 扩散模型的选择和训练，使其能够生成高质量的图像资产。4) 参数化渲染模块的设计，使其能够将图层信息准确地渲染成最终的图形设计结果。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文的实验结果表明，IGD能够生成高质量、可编辑的图形设计文件，并且在设计质量和效率方面优于现有的方法。具体的性能数据和对比基线在摘要中没有明确给出，属于未知信息。但摘要强调了IGD为图形设计提供了一种新的解决方案。
🎯 应用场景
IGD具有广泛的应用前景，可以应用于广告设计、海报制作、社交媒体内容生成、演示文稿设计等领域。它可以帮助设计师提高工作效率，降低设计成本，并为非专业人士提供便捷的图形设计工具。未来，IGD有望成为自动化图形设计的重要组成部分，推动图形设计行业的智能化发展。
📄 摘要（原文）
Graphic design visually conveys information and data by creating and combining text, images and graphics. Two-stage methods that rely primarily on layout generation lack creativity and intelligence, making graphic design still labor-intensive. Existing diffusion-based methods generate non-editable graphic design files at image level with poor legibility in visual text rendering, which prevents them from achieving satisfactory and practical automated graphic design. In this paper, we propose Instructional Graphic Designer (IGD) to swiftly generate multimodal layers with editable flexibility with only natural language instructions. IGD adopts a new paradigm that leverages parametric rendering and image asset generation. First, we develop a design platform and establish a standardized format for multi-scenario design files, thus laying the foundation for scaling up data. Second, IGD utilizes the multimodal understanding and reasoning capabilities of MLLM to accomplish attribute prediction, sequencing and layout of layers. It also employs a diffusion model to generate image content for assets. By enabling end-to-end training, IGD architecturally supports scalability and extensibility in complex graphic design tasks. The superior experimental results demonstrate that IGD offers a new solution for graphic design.