PosterO: Structuring Layout Trees to Enable Language Models in Generalized Content-Aware Layout Generation

📄 arXiv: 2505.07843v2 📥 PDF

作者: HsiaoYuan Hsu, Yuxin Peng

分类: cs.GR, cs.LG

发布日期: 2025-05-06 (更新: 2025-05-27)

备注: Accepted to CVPR 2025. Minor editing issue fixed. Code and dataset are available at https://thekinsley.github.io/PosterO/

💡 一句话要点

PosterO：利用布局树结构化和语言模型实现通用内容感知海报布局生成

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 海报生成 内容感知布局 大型语言模型 布局树 上下文学习

📋 核心要点

  1. 现有内容感知海报布局生成方法依赖有限数据，忽略布局多样性，难以处理复杂元素和设计意图。
  2. PosterO通过将布局表示为树结构，并利用大型语言模型进行布局预测，实现通用场景下的海报设计。
  3. 实验表明，PosterO在多个基准测试中达到最佳性能，并提出了新的多用途海报数据集PStylish7。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为PosterO的布局中心方法，旨在解决海报设计中内容感知布局生成的问题。现有方法受限于训练数据，侧重于图像增强，忽略了布局的多样性，难以处理形状多变的元素或满足通用场景下不同的设计意图。PosterO利用大型语言模型(LLM)中蕴含的布局知识，将数据集中的布局结构化为SVG语言的树，通过通用形状、设计意图向量化和分层节点表示来实现。在推理阶段，PosterO应用LLM，通过上下文学习和意图对齐的示例选择来预测新的布局树。生成布局树后，可以通过与LLM的对话编辑将其无缝地转化为海报设计。实验结果表明，PosterO能够为给定的图像生成具有视觉吸引力的布局，并在各种基准测试中实现了新的state-of-the-art性能。此外，本文还构建了首个包含多用途海报和各种形状元素的数据集PStylish7，为高级研究提供了具有挑战性的测试。

🔬 方法详解

问题定义：现有内容感知海报布局生成方法主要集中在图像增强上，忽略了布局本身的多样性，导致无法处理形状各异的元素以及满足不同设计意图的需求。此外，训练数据有限也限制了现有方法在通用场景下的应用能力。

核心思路：PosterO的核心思路是将海报布局表示为树结构，并利用大型语言模型（LLM）强大的语言建模能力来预测新的布局。通过将布局结构化，可以更好地捕捉布局元素之间的关系和层次结构。利用LLM，可以学习到丰富的布局知识，从而生成更具创意和多样性的布局。

技术框架：PosterO的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 布局树构建：将海报数据集中的布局转换为SVG语言的树结构，每个节点代表一个布局元素，边代表元素之间的关系。2) 特征表示：对布局树中的节点进行特征表示，包括通用形状、设计意图向量化和分层节点表示。3) 布局预测：利用LLM，通过上下文学习和意图对齐的示例选择来预测新的布局树。4) 海报生成：将生成的布局树转化为实际的海报设计，可以通过与LLM的对话编辑来实现。

关键创新：PosterO的关键创新在于：1) 布局树结构化：将海报布局表示为树结构，更好地捕捉布局元素之间的关系和层次结构。2) 利用LLM进行布局预测：利用LLM强大的语言建模能力，学习到丰富的布局知识，从而生成更具创意和多样性的布局。3) 意图对齐的示例选择：通过选择与设计意图对齐的示例，可以更好地引导LLM生成符合特定意图的布局。

关键设计：在布局树构建阶段，使用SVG语言来表示布局，可以方便地进行编辑和修改。在特征表示阶段，使用通用形状、设计意图向量化和分层节点表示来捕捉布局元素的特征。在布局预测阶段，使用上下文学习和意图对齐的示例选择来引导LLM生成符合特定意图的布局。具体的参数设置和网络结构在论文中进行了详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PosterO在多个基准测试中取得了state-of-the-art的性能，证明了其有效性。此外，PosterO还提出了一个新的多用途海报数据集PStylish7，包含各种形状的元素和不同的设计意图，为未来的研究提供了有价值的资源。实验结果表明，PosterO能够生成具有视觉吸引力的布局，并且能够满足不同设计意图的需求。

🎯 应用场景

PosterO具有广泛的应用前景，可用于自动生成各种类型的海报，例如商业广告、活动宣传、社交媒体内容等。该技术可以帮助设计师提高工作效率，并为非专业人士提供便捷的海报设计工具。未来，PosterO可以进一步扩展到其他设计领域，例如网页设计、UI设计等，实现更智能化的设计自动化。

📄 摘要（原文）

In poster design, content-aware layout generation is crucial for automatically arranging visual-textual elements on the given image. With limited training data, existing work focused on image-centric enhancement. However, this neglects the diversity of layouts and fails to cope with shape-variant elements or diverse design intents in generalized settings. To this end, we proposed a layout-centric approach that leverages layout knowledge implicit in large language models (LLMs) to create posters for omnifarious purposes, hence the name PosterO. Specifically, it structures layouts from datasets as trees in SVG language by universal shape, design intent vectorization, and hierarchical node representation. Then, it applies LLMs during inference to predict new layout trees by in-context learning with intent-aligned example selection. After layout trees are generated, we can seamlessly realize them into poster designs by editing the chat with LLMs. Extensive experimental results have demonstrated that PosterO can generate visually appealing layouts for given images, achieving new state-of-the-art performance across various benchmarks. To further explore PosterO's abilities under the generalized settings, we built PStylish7, the first dataset with multi-purpose posters and various-shaped elements, further offering a challenging test for advanced research.