[论文解读] GraphiMind: LLM-centric Interface for Information Graphics Design

Qirui Huang, Min Lü+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 24, 2024

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一句话总结

GraphiMind 引入了一种以大语言模型（LLM）为核心的界面，使非专业用户能够通过自然语言对话设计信息图，利用工具增强的 LLM 生成并推荐视觉资产、布局和图表。该系统将对话式界面与图形画布相结合，显著简化了设计流程，提升了新手的可用性。

ABSTRACT

Information graphics are pivotal in effective information dissemination and storytelling. However, creating such graphics is extremely challenging for non-professionals, since the design process requires multifaceted skills and comprehensive knowledge. Thus, despite the many available authoring tools, a significant gap remains in enabling non-experts to produce compelling information graphics seamlessly, especially from scratch. Recent breakthroughs show that Large Language Models (LLMs), especially when tool-augmented, can autonomously engage with external tools, making them promising candidates for enabling innovative graphic design applications. In this work, we propose a LLM-centric interface with the agent GraphiMind for automatic generation, recommendation, and composition of information graphics design resources, based on user intent expressed through natural language. Our GraphiMind integrates a Textual Conversational Interface, powered by tool-augmented LLM, with a traditional Graphical Manipulation Interface, streamlining the entire design process from raw resource curation to composition and refinement. Extensive evaluations highlight our tool's proficiency in simplifying the design process, opening avenues for its use by non-professional users. Moreover, we spotlight the potential of LLMs in reshaping the domain of information graphics design, offering a blend of automation, versatility, and user-centric interactivity.

研究动机与目标

• 解决非专业人士在视觉设计与数据表达方面缺乏专业知识的挑战，使信息图设计更具可及性。
• 通过将大语言模型（LLM）作为设计工作流的核心控制器，弥合自然语言意图与可操作设计资源之间的差距。
• 将对话式界面与图形化操作界面集成，支持从创意构思到最终构图的端到端设计流程。
• 基于用户以自然语言表达的意图，实现视觉元素、布局和设计组件的自动化、智能化推荐。
• 证明 LLM 可作为有效代理，通过结合文本理解与工具调用，完成创造性设计任务。

提出的方法

• 采用工具增强的大语言模型（LLM）作为智能代理，解析自然语言用户提示，并将其映射为设计操作。
• 将文本对话界面与图形画布界面集成，使用户可通过语言交互，同时直接操作视觉元素。
• 利用 LLM 调用外部工具（如 Stable Diffusion）实现视觉元素和布局组件的文本到图像生成。
• 支持多步骤设计工作流，包括信息收集、原型图生成、布局推荐和视觉元素组合。
• 通过跟踪文本对话历史和当前设计画布状态，保持上下文感知，提升响应的相关性。
• 通过迭代式用户反馈实现动态优化，LLM 根据用户的修正和偏好调整推荐结果。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于 LLM 的对话式界面能否有效从自然语言描述中生成并推荐核心设计资源（如图表、布局、视觉元素）？
• RQ2 将文本对话界面与图形化操作界面结合，如何提升非专业人士在信息图设计中的可用性与效率？
• RQ3 LLM 代理在多大程度上能够理解并执行以自然语言表达的复杂、模糊或高层次的设计意图？
• RQ4 与传统设计工具相比，基于 LLM 的中心化方法在任务完成时间、用户满意度和设计质量方面表现如何？
• RQ5 单纯依赖自然语言进行精确设计控制存在哪些主要局限性？如何在今后工作中加以缓解？

主要发现

• 得益于 LLM 解析自然语言并生成相关资产的能力，用户即使缺乏先前设计经验，也能启动并完成信息图设计任务。
• 该系统通过基于用户意图自动整理资源和生成布局，显著减少了创建图形所需的时间和认知负担。
• 用户研究显示，LLM 中心化界面通过支持轻松的创意启动、高效的信息收集和流畅的构图流程，显著提升了用户体验。
• 参与者对系统生成相关视觉元素和布局的能力表示高度满意，但部分用户表达了对设计细节更精细控制的需求。
• 对话式与图形化界面的集成实现了更流畅的工作流，用户可无缝在基于文本的构思与直接视觉编辑之间切换。
• 在复杂设计调整中，文本描述的精确性存在局限，凸显未来工作需加强语言理解与上下文感知能力。