图形设计基准测试平台：用于评估生成式人工智能在图形设计任务中表现的综合评测体系

GraphicDesignBench：用于评估人工智能在平面设计任务中表现的综合评测体系 我们提出了GraphicDesignBench（GDB），这是首个专为评估人工智能模型在各类专业平面设计任务中的能力而设计的综合性评测套件。与那些侧重于自然图像理解或通用文本到图像生成的现有评测工具不同，GDB针对专业设计工作所面临的独特挑战展开评估，这些挑战包括将沟通意图转化为结构化的版面布局、生成符合排版规则的文本、处理多层构成的视觉元素、输出有效的矢量图形以及实现动画相关的逻辑推理。该评测套件共包含50项任务，这些任务按照版面布局、排版设计、信息图表、模板与设计语义以及动画五个维度进行分类，每项任务均在理解类和生成类测试环境中接受评估，其测试数据均源自LICA多层构成数据集中的真实设计模板。我们运用涵盖空间精度、感知质量、文本忠实度、语义对齐程度以及结构有效性等维度的标准化评估指标，对一系列前沿的闭源模型进行了测试。测试结果表明，当前的人工智能模型在专业设计的核心难题上仍存在明显不足：对于复杂版面的空间推理能力、精确的矢量代码生成能力、细致的排版感知能力以及动画的时间分解能力都尚未得到有效解决。虽然高层级的语义理解能力已经可以实现，但随着任务对精准度、结构完整性和构图意识要求的提升，两者之间的差距反而显著扩大。GDB为追踪能够作为合格设计协作工具的人工智能系统的研发进展提供了严谨且可重复的测试平台，完整的评估框架已向公众开放。

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