[논문리뷰] Does Synthetic Layered Design Data Benefit Layered Design Decomposition?본 연구는 고품질 레이어드 그래픽 디자인 데이터를 생성하기 위한 스케일러블(scalable)하고 실용적인 대안으로서 순수 합성 데이터의 효용성을 검증하고자 합니다.#Review#Layered Design Decomposition#Synthetic Data#Graphic Design#Data-Centric Study#VLM-Guided Inference#CLD Baseline2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ShowTable: Unlocking Creative Table Visualization with Collaborative Reflection and Refinement논문은 기존 이미지 생성 및 통합 모델이 깊은 추론, 계획, 그리고 데이터-시각 매핑의 정밀성을 요구하는 복잡한 태스크에서 한계를 보이는 문제에 주목합니다.#Review#Table Visualization#Infographic Generation#Multi-modal Large Language Models (MLLMs)#Diffusion Models#Self-Correction#Reinforcement Learning#Graphic Design#Data-to-Visual Mapping2025년 12월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LayerD: Decomposing Raster Graphic Designs into Layers본 논문은 합성된 래스터 그래픽 디자인 이미지에서 레이어 정보를 복원하여 디자이너가 편집하기 어려운 문제를 해결하고자 합니다. 래스터 그래픽 디자인을 재편집 가능한 레이어 시퀀스로 자동 분해함으로써, 기존 래스터 아트워크 자산을 활용하여 새로운 아트워크를 생성하는 창의적인 워크플로우를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Graphic Design#Image Decomposition#Layer Extraction#Image Matting#Background Completion#Deep Learning#Creative AI#Dynamic Time Warping2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중