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Visual Prompting with Iterative Refinement for Design Critique Generation

Created by
  • Haebom

저자

Peitong Duan, Chin-Yi Cheng, Bjoern Hartmann, Yang Li

개요

본 논문은 사용자 인터페이스(UI) 디자인 평가 자동화를 위한 반복적 시각적 프롬프팅 기법을 제안합니다. 기존의 다중 모달 대규모 언어 모델(LLM)이 고품질 디자인 평가 생성에 어려움을 겪는다는 점을 해결하고자, 이미지 기반의 상세한 디자인 코멘트 생성을 목표로 합니다. LLM을 이용하여 UI 스크린샷과 디자인 가이드라인을 입력받아 디자인 코멘트 목록과 해당 코멘트를 스크린샷 특정 영역에 매핑하는 바운딩 박스를 생성하는 과정을 반복적으로 개선합니다. Gemini-1.5-pro와 GPT-4o를 사용한 실험 결과, 제안된 기법이 기존 방식보다 우수한 디자인 평가를 생성하며, 특정 평가 지표에서 인간 수준과의 격차를 50% 줄이는 것을 확인했습니다. 더 나아가, 개방형 어휘 객체 및 속성 탐지에도 적용하여 기존 방식보다 성능 향상을 보였습니다.

시사점, 한계점

시사점:
UI 디자인 평가 자동화를 위한 효과적인 방법 제시.
LLM 기반 반복적 시각적 프롬프팅의 우수성 검증.
다양한 다중 모달 작업에 대한 일반화 가능성 확인.
인간 수준의 디자인 평가 생성에 대한 접근성 향상.
한계점:
특정 LLM(Gemini-1.5-pro, GPT-4o)에 대한 의존성.
다른 디자인 가이드라인이나 UI 스타일에는 일반화 성능 저하 가능성.
평가 지표의 한계로 인한 실제 디자인 품질 향상 효과의 불확실성.
개방형 어휘 객체 및 속성 탐지에서의 성능 향상은 UI 디자인 평가와의 직접적인 연관성이 명확하지 않음.
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