생성적 레이아웃 인텔리전스

AI에서 가장 어려운 과제 중 하나는 '이미지 생성'에서 '문서 정리'로 이동하는 것입니다. Midjourney 또는 DALL-E와 같은 이미지 생성기가 픽셀 그리드에서 작동하는 반면 Slide Creator의레이아웃 인텔리전스디자인 객체의 의미 그래프에서 작동합니다.

1. "레이아웃 드리프트"의 과제

기존의 "AI 프리젠테이션" 도구는 슬라이드를 정적 이미지나 고정된 템플릿으로 처리하는 경우가 많습니다. 이로 인해 요소가 겹치거나 텍스트가 오버플로되거나 내보낼 때 디자인이 깨지는 "레이아웃 드리프트"가 발생합니다. 우리의 연구는 다음에 초점을 맞추고 있습니다탄력적 레이아웃 그래프- 모든 요소가 이웃 요소와의 관계를 "알고 있는" 슬라이드의 수학적 표현.

2. 시각적 계층 예측

인간의 눈은 슬라이드를 어떻게 스캔합니까? 우리의 모델은 시각적 계층 구조를 예측하고 적용하기 위해 시선 추적 데이터 세트와 전문 디자인 포트폴리오에 대해 교육을 받았습니다.

고정:슬라이드의 "Hero" 요소를 자동으로 식별하고 그 주위에 하위 데이터를 배열합니다.

스캔 패턴:슬라이드의 목표(예: 데이터 테이블과 상위 수준 인용문)에 따라 "F-패턴" 또는 "Z-패턴"에 대한 레이아웃을 최적화합니다.

3. 브랜드 인지 제약 해결

전문적인 디자인은 경계 내에서 작업하는 것입니다. 우리의 연구제약 조건 기반 생성 설계AI는 다음을 수행할 수 있습니다.

브랜드 해자 존중:자동으로 레이아웃을 조정하여 로고를 "안전 구역"에 유지하고 텍스트를 사전 정의된 이미지 "금지" 영역에서 멀리 떨어지게 합니다.

동적 크기 조정:Precision Fidelity Engine™을 사용하여 콘텐츠가 늘어나거나 줄어들 때 리플로우하여 공백의 완벽한 균형을 유지합니다.

4. 황금비율 엔진

우리는 고전적인 디자인 원칙을 신경망에 통합했습니다. 우리 엔진은 황금 비율과 삼등분 법칙을 기반으로 모든 텍스트 상자와 모양의 최적 배치를 계산하여 가장 복잡하고 데이터가 많은 슬라이드도 균형 있고 전문적인 느낌을 줍니다.

5. 진행 중인 연구: 다중 슬라이드 내러티브

우리의 현재 R&D는 다음 사항에 중점을 두고 있습니다.내러티브 응집력. 한 번에 하나의 슬라이드를 디자인하는 대신 전체 데크의 흐름을 이해하도록 모델을 교육하여 슬라이드 1에서 확립된 디자인 모티브가 슬라이드 50을 통해 논리적으로 발전하도록 합니다.

이러한 레이아웃을 PowerPoint로 내보내는 방법에 대한 자세한 내용을 보려면 다음을 방문하세요.OOXML 최적화 page.