Generative Colorization of Structured Mobile Web Pages

要約

色は Web ページの重要なデザイン要素であり、閲覧者の感情や Web サイトの全体的な信頼と満足度などの重要な要素に影響を与えます。
効果的なカラーリングにはデザインの知識と専門知識が必要ですが、このプロセスがデータ駆動型モデリングによって自動化できれば、効率的な探索と代替ワークフローが可能になります。
ただし、Web ページのカラー化の問題、データセット、および評価プロトコルの形式化が行われていないため、この方向性は未開拓のままです。
この作業では、扱いやすい形式の e コマース モバイル Web ページで構成される新しいデータセットを提案します。このデータセットは、ページを単純化し、一般的な Web ブラウザーで正規のカラー スタイルを抽出することによって作成されます。
次に、Web ページのカラー化の問題は、要素の所定の階層構造を使用して、所定の Web ページ コンテンツの妥当なカラー スタイルを推定するタスクとして形式化されます。
構造的なメッセージ パッシングを先頭に追加して要素間の階層関係をキャプチャすることで、このタスクに適合する Transformer ベースのメソッドをいくつか紹介します。
このタスクのために設計された定量的評価を含む実験結果は、統計的および画像の色付け方法に対する私たちの方法の利点を示しています。
コードは https://github.com/Cyber​​AgentAILab/webcolor で入手できます。

要約(オリジナル)

Color is a critical design factor for web pages, affecting important factors such as viewer emotions and the overall trust and satisfaction of a website. Effective coloring requires design knowledge and expertise, but if this process could be automated through data-driven modeling, efficient exploration and alternative workflows would be possible. However, this direction remains underexplored due to the lack of a formalization of the web page colorization problem, datasets, and evaluation protocols. In this work, we propose a new dataset consisting of e-commerce mobile web pages in a tractable format, which are created by simplifying the pages and extracting canonical color styles with a common web browser. The web page colorization problem is then formalized as a task of estimating plausible color styles for a given web page content with a given hierarchical structure of the elements. We present several Transformer-based methods that are adapted to this task by prepending structural message passing to capture hierarchical relationships between elements. Experimental results, including a quantitative evaluation designed for this task, demonstrate the advantages of our methods over statistical and image colorization methods. The code is available at https://github.com/CyberAgentAILab/webcolor.

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