从提示到组合:面向海报生成的空间画布界面

Hugging Face Daily Papers 论文

摘要

论文提出 Spatial Canvas 接口与海报生成模型 Compo,让用户通过语义、身份、文本和像素四种绑定方式在空间中直接组合生成意图,取代传统的文本提示方式,并支持直接推理与 agentic 模式。实验显示其组合可控性优于通用图像生成与专用海报生成系统,同时保持高视觉质量。

文本提示是一种间接的海报生成界面,要求用户将本质上属于二维的构图意图编码为一维的词语序列。我们提出了 Spatial Canvas(空间画布)界面,使用户能够通过四种互补的绑定方式——语义、身份、文本和像素——在空间中直接组合生成意图,并结合针对单个元素和全局外观的文本规格(Text Specifications)。基于该界面,我们开发了 Compo,一个由预训练图像编辑模型适配而来的海报生成模型,使其能够理解 Spatial Canvas 输入和文本规格。Compo 支持两种模式:直接推理模式,用户显式构建画布;以及 agentic 模式,高层请求被自动转换为规划好的 Spatial Canvas。为训练 Compo,我们构建了一条可扩展的流水线,能够针对不同绑定类型及其组合自动构建监督数据,从而实现高效适配,无需从零开始训练专用的海报生成器。我们还引入了一个基准测试,用于评估模型对各单独绑定类型以及联合组合的遵循程度。实验表明,Compo 在保持高视觉质量的同时,其组合可控性优于通用图像生成模型和专用海报生成系统。通过将意图指定与视觉生成解耦,我们的工作推动海报生成从提示(prompting)走向组合(composing)。
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缓存时间: 2026/10/09 06:27

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来源:https://huggingface.co/papers/2610.12230

摘要

文本提示是一种间接的海报生成交互方式,要求用户将本质上属于二维的构图意图编码为一维的词语序列。我们提出了一种空间画布界面(Spatial Canvas Interface),使用户能够通过四种互补的绑定类型——语义绑定、身份绑定、文本绑定和像素绑定——直接在空间中组合生成意图,并配合针对单个元素和全局外观的文本规格(Text Specifications)。基于该界面,我们开发了 Compo,一个由预训练图像编辑模型适配而来的海报生成模型,能够理解空间画布输入和文本规格。Compo 支持两种模式:直接推理模式,即用户显式构建画布;以及智能体模式,即高层请求被自动转化为规划好的空间画布。为训练 Compo,我们开发了一种可扩展的流程,能够自动为不同绑定类型及其组合构建监督数据,从而高效完成适配,无需从零训练一个专用的海报生成器。我们还提出了一个基准测试,用于评估模型对单个绑定类型以及多种绑定联合组合的遵循程度。实验表明,Compo 在组合可控性方面优于通用图像生成模型和专用海报生成系统,同时保持了高水平的视觉质量。通过将意图表达与视觉生成解耦,我们的工作将海报生成从“提示“推进到了“组合“。

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