LLM меняют способ оживления
17 июня 2025 г.Таблица ссылок
Аннотация и 1 введение
2 Связанная работа
2.1 Синтез программы
2.2 Инструменты поддержки творчества для анимации
2.3 Денежные инструменты для проектирования
3 Формирующие шаги
4 Система логовой и 4.1 вход
4.2 Предварительная визуальная информация
4.3 Визуально обоснованный синтез кода
5 Оценки
5.1 Оценка: ремонт программы
5.2 Методология
5.3 Выводы
6 Оценка с новичками
7 Обсуждение и 7.1. Отрываны от шаблонов
7.2 Создание кода вокруг визуальных эффектов
7.3 Ограничения
8 Заключение и ссылки
7 Обсуждение
Мы представили автоматический подход к анимации, который показывает, как LLMS может быть применен к очень сложной визуальной задаче, включающей осведомленность о холсте, секвенирование и скоординированное движение.
7.1. Отрывание от шаблонов
Шаблоны и пресеты являются стандартным подходом к анимации для начинающих дизайнеров и повседневных создателей. Помимо логотипов, они являются нормой для применения движения для содержания всех видов (например, презентаций слайдов, видео, графики для движения и т. Д.), Но от нашего нуждающегося мы обнаружили, что они могут быть хрупкими и не иметь гибкости. LLMS может значительно открыть пространство дизайна движения для начинающих дизайнеров. Они могут начать с анимации, которая настроена на их контент, а не работает в обратном направлении, чтобы сделать шаблон для них. Этот подход может принести пользу как начинающим дизайнерам, которые могут иметь альтернативу поиску шаблонов и создателей шаблонов, которые должны постоянно придумывать новые способы заполнения шаблонных галерей. Кроме того, Logomotion показала, что новички могут быстро найти варианты анимации, которыми они были удовлетворены, и с легкостью настраивать анимации с использованием естественного языка.
7.2 Создание кода вокруг визуальных эффектов
Мы сосредоточились на генерации кода для анимированных логотипов, высоко определенного вида артефакта дизайна, для которого мы сделали предположения в дизайне (например, наличие первичного элемента). Тем не менее, существует гораздо больше дизайнерских шаблонов и типов логотипов и макетов, на которые может расширить логовое. Например, метод LLM LOGOMOTION также может применяться к таким макетам, как посты для социальных сетей (например, листовки), баннеры электронной почты и цифровые листовки. Каждый формат имеет разные «правила» и нормы дизайна. Например, эффект нулевого героя, который был необходим для логотипов, не так уместен для этих других форм визуального общения, которые могут быть более тяжелыми текстами и расставлять приоритеты для получения сообщения (поэтому требуют более минимальной или тонкой анимации). Следующим шагом для этой работы может быть рассмотрение того, как подсказки, встроенные в этот трубопровод, могут быть изменены в зависимости от типа макета, чтобы сделать трубопровод более гибким в целом.
Кроме того, мы обнаружили, что этап концепции дизайна был важен во многих отношениях. Этот этап создал более жесткую связь между слоями изображения и их семантическим содержанием и дал коду больше лесов для того, как его можно реализовать с точки зрения перевода, смягчения, времени и продолжительности. Кроме того, в нашем раннем исследовании с подсказками в трубопроводе мы обнаружили, что при запросе модели несколько раз на одном и том же макете, без концепции дизайна, LLMS будет иметь тенденцию производить одинаковые или похожие анимации после прогона (например, автомобиль будет скользить из левого слайда каждый раз). Стадия концепции дизайна помогла диверсифицировать диапазон вариантов дизайна, представленных пользователям. Это также новый экземпляр того, как техническая спецификация для кода может быть предоставлена в форме повествования (история для элементов дизайна), а не как техническая спецификация или псевдокод, как это часто делается в литературе по генерации кода.
Авторы:
(1) Вивиан Лю, Колумбийский университет (vivian@cs.columbia.edu);
(2) Rubaiat Habib Kazi, Adobe Research (rhabib@adobe.com);
(3) Li-Yi Wei, Adobe Research (lwei@adobe.com);
(4) Мэтью Фишер, Adobe Research (matfishe@adobe.com);
(5) Тимоти Ланглуа, Adobe Research (tlangloi@adobe.com);
(6) Сет Уокер, Adobe Research (swalker@adobe.com);
(7) Лидия Чилтон, Колумбийский университет (chilton@cs.columbia.edu).
Эта статья есть
Оригинал