生成式佈局智能

人工智慧最困難的挑戰之一是從「生成圖像」轉變為「整理文件」。雖然圖像生成器（如 Midjourney 或 DALL-E）在像素網格上運行，但 Slide Creator 的佈局智能對設計物件的語意圖進行操作。

1.「佈局漂移」的挑戰

傳統的「人工智慧簡報」工具通常將幻燈片視為靜態圖像或剛性模板。這會導致“佈局漂移”，即元素重疊、文字溢出或匯出時設計中斷。我們的研究重點是彈性佈局圖——幻燈片的數學表示，其中每個元素「知道」其與其鄰居的關係。

2. 預測視覺層次

人眼如何掃描幻燈片？我們的模型經過眼動追蹤資料集和專業設計組合的訓練，以預測和強化視覺層次結構：

錨定：自動識別投影片的「英雄」元素並圍繞其排列從屬資料。

掃描模式：根據投影片的目標（例如，資料表與進階報價）優化「F 模式」或「Z 模式」的版面。

3. 品牌意識約束解決

專業設計就是在界限內工作。我們的研究基於約束的生成設計允許我們的人工智慧：

尊重品牌護城河：自動調整佈局，使徽標位於“安全區域”，文字遠離預先定義的圖像“禁區”。

動態調整大小：使用我們的 Precision Fidelity Engine™ 在內容增長或收縮時對其進行重排，從而保持空白的完美平衡。

4.黃金比例引擎

我們已將經典設計原則整合到我們的神經網路中。我們的引擎根據黃金比例和三分法則計算每個文字方塊和形狀的最佳位置，確保即使是最複雜的數據密集型幻燈片也能感覺平衡和專業。

5. 正在進行的研究：多幻燈片敘述

我們目前的研發重點是敘事銜接。我們不是一次設計一張投影片，而是訓練模型來理解整個投影片的流程，確保在投影片 1 上建立的設計主題在投影片 50 中邏輯地演變。

有關如何將這些佈局導出到 PowerPoint 的更多信息，請訪問我們的OOXML 優化 page.