ChatPattern: Layout Pattern Customization via Natural Language

📄 arXiv: 2403.15434v1 📥 PDF

作者: Zixiao Wang, Yunheng Shen, Xufeng Yao, Wenqian Zhao, Yang Bai, Farzan Farnia, Bei Yu

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-03-15

备注: Accepted by DAC24

💡 一句话要点

提出ChatPattern以解决自由尺寸布局模式生成问题

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

关键词: 布局模式生成 自然语言处理 大型语言模型 模式定制 设计工具

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在固定尺寸布局模式的生成，缺乏对自由尺寸模式生成的研究，限制了实际应用。
  2. 论文提出的ChatPattern框架结合了LLM代理和布局模式生成器，能够灵活地根据自然语言需求生成布局模式。
  3. 实验结果显示，ChatPattern在复杂的模式生成任务中表现出色，能够合成高质量的大规模模式，具有显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

现有研究主要集中在固定尺寸布局模式的生成，而对更实用的自由尺寸模式生成关注较少。本文提出了ChatPattern，一个基于大型语言模型（LLM）的灵活模式定制框架。ChatPattern采用双重系统，包含一个专家LLM代理和一个高度可控的布局模式生成器。LLM代理能够解读自然语言需求并操作设计工具以满足特定要求，而生成器则擅长条件布局生成、模式修改和内存友好的模式扩展。在具有挑战性的模式生成设置下的实验表明，ChatPattern能够合成高质量的大规模模式。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决自由尺寸布局模式生成的不足，现有方法多集中于固定尺寸，无法满足多样化的设计需求。

核心思路：ChatPattern通过结合大型语言模型和布局生成器，能够根据用户的自然语言描述灵活生成所需布局，提升了设计的自由度和效率。

技术框架：ChatPattern的整体架构包括两个主要模块：一个是LLM代理，负责理解用户需求并操作设计工具；另一个是布局模式生成器，专注于条件布局生成和模式修改。

关键创新：ChatPattern的创新在于其双重系统设计，使得用户能够通过自然语言进行灵活的模式定制，这一方法与传统的固定模式生成方法有本质区别。

关键设计：在设计中，LLM代理采用了先进的自然语言处理技术，生成器则优化了内存使用，支持大规模模式的生成和扩展。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，ChatPattern在复杂模式生成任务中表现优异，相较于传统方法，其生成的模式质量显著提升，具体性能数据尚未披露，但实验设置显示出较大的改进幅度。

🎯 应用场景

ChatPattern的潜在应用场景包括网页设计、广告布局、用户界面设计等领域。其灵活的模式生成能力能够大幅提升设计师的工作效率，降低设计成本，并为个性化定制提供新的可能性。未来，该技术有望在更多创意产业中得到广泛应用。

📄 摘要（原文）

Existing works focus on fixed-size layout pattern generation, while the more practical free-size pattern generation receives limited attention. In this paper, we propose ChatPattern, a novel Large-Language-Model (LLM) powered framework for flexible pattern customization. ChatPattern utilizes a two-part system featuring an expert LLM agent and a highly controllable layout pattern generator. The LLM agent can interpret natural language requirements and operate design tools to meet specified needs, while the generator excels in conditional layout generation, pattern modification, and memory-friendly patterns extension. Experiments on challenging pattern generation setting shows the ability of ChatPattern to synthesize high-quality large-scale patterns.