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논문 기본 정보
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초록·키워드
GUI 레이아웃 생성은 사용자 인터페이스의 구성 요소를 분석하고 구조적으로 배치하는 핵심 기술이다. 본 연구는 거대 멀티모달 모델(Large Multimodal Models, LMMs)을 활용하여 이미지의 레이아웃을 구조화된 코드로 변환하는 새로운 접근을 제안한다. 제안된 방법은 별도의 학습 없이도 LMM이 GUI의 시각 및 구조적 정보를 효과적으로 이해하고, 이를 기반으로 레이아웃을 생성할 수 있도록 설계되었다. 본 프레임워크는 입력 이미지로부터 특징 벡터를 추출 후 유사 이미지를 검색한 뒤, 해당 예시에 시각 및 공간적 증강 기법을 조합하여 few-shot 학습에 활용한다. 특히, 원본과 가장 유사하지 않은 증강 예시를 선택함으로써 LMM이 이미지와 코드 간의 의미적 연관성을 보다 명확하게 학습할 수 있도록 유도하였다. 실험을 통해, 본 방법은 기존 텍스트 기반 프롬프트 방식보다 높은 생성 성능을 보여주었으며, 레이아웃 코드 생성을 위한 LMM 활용의 실질적인 가능성을 제시한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-25-02-093881334
