From Paper to Card: Transforming Design Implications with Generative AI

在人机交互领域，学术论文中经常会涉及到设计含义的交流，但这些论文很少被设计师所阅读和使用。一种解决方案是使用设计卡片作为一种翻译资源，以更易于理解和获取的格式传达论文中有价值的见解，以帮助设计过程。然而，创建设计卡片可能很耗时，作者可能缺乏资源或知识来制作卡片。通过迭代设计过程，我们建立了一个系统，使用LLM和文本到图像模型从学术论文中创建设计卡片。我们对设计师（N=21）和选定论文的作者（N=12）进行的评估表明，与阅读原始论文文本相比，设计师认为我们的设计卡片所传达的设计含义更具启发性和生成力，而作者则认为我们的系统是传达设计含义的有效方式。我们还提出了AI生成的设计卡片的未来增强方案。

如何将学术论文中的设计启示以更易消化的形式传达给设计师？

使用LMM和文本到图像模型来自动生成设计卡片。

通过与21名设计师和12名论文作者的评估，发现设计师认为设计卡片中的设计启示更具启发性和生成性，而论文作者则认为该系统是传达其设计启示的有效方式。提出了未来AI生成设计卡片的改进方案。

相关研究包括使用自然语言处理技术来生成设计灵感的研究，如“Generating Design Ideas from Semantically Rich Design Spaces”和“DesignScape: A System for Creative Data-Driven Design Exploration”。