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AIDB Daily Papers

PRISM:デザイン原則を理解し、解釈可能で、多段階評価可能なビジュアルデザイン評価

原題: Through the PRISM: Principle-Aware, Interpretable, and Multi-Scale Evaluation of Visual Designs
著者: Mona Gandhi, KJ Joseph, Srinivasan Parthasarathy, Sayan Nag
公開日: 2026-05-30 | 分野: マルチモーダル コンピュータビジョン 解釈性 デザイン cs.CV AI評価

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • デザイン原則を考慮し、解釈可能で、構造化されたデザイン修正を行うPRISMベンチマークを提案した。
  • 既存のAIモデルはデザイン原則の微細な違反に対して鈍感であり、解釈可能性と診断精度に課題がある。
  • 軽量スコアラー、指示チューニングされたVLM、プロンプトベース手法を統合した多段階評価フレームワークを開発した。

Abstract

Effective visual communication stems from the harmony of multiple design principles, such as readability, contrast, alignment, overlap, and coherence, which collectively govern clarity and intent of the communicator. While human designers reason holistically over these principles, machine agents typically condense them into a single heuristic score, offering limited interpretability and diagnostic precision. To address this gap, we introduce PRISM (PRinciple-aware, Interpretable, and Structure-guided Design Modifications), a benchmark that systematically perturbs professional layouts from the Crello dataset along measurable design principles. The benchmark comprises 100K perturbed training samples and 10K perturbed validation designs, each isolating a specific principle violation for controlled analysis of multimodal reasoning about design quality. We show that models like Qwen-2.5-VL and GPT-4o-mini are largely insensitive to targeted principle degradations, whereas GPT-4o exhibits global awareness without fine-grained disentanglement. Building on these insights, we propose a multi-scale evaluation framework that integrates lightweight scorers for quantitative assessment, instruction-tuned vision-language models for localised feedback, and prompt-based methods for global reasoning. Our framework provides interpretable explanations of design failures. Using these localised insights, we show targeted refinements that improve layout quality. Together, PRISM and our framework lay the foundation for interpretable design-literate multimodal reasoning systems.

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