CreatiDesign

我们的CreatiDesign数据集包含400K高质量图形设计样本，具有全面的多条件注释，通过我们的全自动管道构建。数据集涵盖多种设计类别，包括电影海报、产品广告、品牌推广和社交媒体内容。Our CreatiDesign dataset encompasses 400K high-quality graphic design samples, featuring comprehensive multi-condition annotations, constructed through our fully automated pipeline. The dataset covers a variety of design categories, including movie posters, product advertisements, brand promotion, and social media content.

原始信息汇总

CreatiDesign 数据集概述

数据集简介

CreatiDesign是一个专注于自动化平面设计生成的数据集，旨在解决多元素精确控制问题，包括：

• 主要视觉元素（产品图像）
• 次要视觉元素（装饰对象）
• 文本元素（标语、标题）

关键特性

1. 多条件图像生成：支持图像和语义布局条件的统一架构
2. 精确元素控制：采用多模态注意力掩码机制防止条件干扰
3. 数据集规模：包含40万平面设计样本，具有多条件标注
4. 综合基准：严格评估多主题保持和语义布局对齐能力
5. 零样本编辑：支持无需额外训练的编辑任务

数据集详情

• 数据量：400,000个高质量平面设计样本
• 标注类型：全面的多条件标注
• 构建方式：全自动流水线构建
• 设计类别：
  • 电影海报
  • 产品广告
  • 品牌推广
  • 社交媒体内容

基准测试

• 样本数量：1,000个精选样本
• 评估维度：
  • 多主题保持（eval/subject.py）
  • 语义布局对齐（eval/layout.py）
  • 文本评估（eval/text.py）

相关资源

• 数据集地址：https://huggingface.co/datasets/HuiZhang0812/CreatiDesign_dataset
• 基准测试地址：https://huggingface.co/datasets/HuiZhang0812/CreatiDesign_benchmark
• 模型地址：https://huggingface.co/HuiZhang0812/CreatiDesign

引用格式

latex @article{zhang2025creatidesign, title={CreatiDesign: A Unified Multi-Conditional Diffusion Transformer for Creative Graphic Design}, author={Zhang, Hui and Hong, Dexiang and Yang, Maoke and Chen, Yutao and Zhang, Zhao and Shao, Jie and Wu, Xinglong and Wu, Zuxuan and Jiang, Yu-Gang}, journal={arXiv preprint arXiv:2505.19114}, year={2025} }

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在图形设计自动化领域，CreatiDesign数据集通过构建一个包含40万高质量样本的庞大资源库，为多条件图像生成研究提供了坚实基础。该数据集采用全自动化流程构建，覆盖电影海报、产品广告、品牌推广和社交媒体内容等多元设计类别，每个样本均包含全面的多条件标注信息。这种系统化的构建方法确保了数据的一致性和多样性，为复杂设计任务的算法开发提供了可靠支持。

特点

CreatiDesign数据集的核心价值在于其独特的多元条件标注体系，能够同时支持图像、语义布局等多种条件的精确控制。数据集特别设计了多模态注意力掩码机制，有效防止不同条件间的相互干扰。其包含的1000个精选基准样本，为评估设计生成能力提供了多维度测试标准，包括细粒度条件遵循和整体视觉效果等关键指标，为相关研究设立了新的质量标杆。

使用方法

使用CreatiDesign数据集需要配置Python3.10环境和相应依赖库。研究人员可通过HuggingFace平台获取数据集和基准测试集。评估流程包括图像生成、多主体保持和语义布局对齐三个主要环节，分别对应不同的测试脚本。这种模块化的使用方法既支持全面评估，也允许针对特定功能进行专项测试，为算法优化提供了清晰的改进方向。

背景与挑战

背景概述

CreatiDesign数据集由复旦大学与字节跳动智能创作团队于2025年联合推出，旨在解决创意平面设计自动化生成中的多元素协同控制难题。该数据集包含40万份高质量设计样本，涵盖电影海报、产品广告、品牌推广等多元场景，通过自动化标注流程实现了对主视觉元素、装饰性对象及文本标语的多条件标注。作为首个支持异构设计元素统一生成的大规模基准，其创新的多条件扩散变换器架构为设计智能化领域提供了重要的方法论突破，推动了人机协同设计范式的演进。

当前挑战

在领域问题层面，CreatiDesign需克服多模态条件耦合导致的元素干扰问题，特别是主次视觉元素与文本的语义对齐挑战。构建过程中面临标注体系复杂性的双重考验：既要保持装饰元素美学价值与功能性的平衡，又需解决自动化标注中视觉语义与文本意图的精确匹配。数据集规模的扩展性亦受限于设计样本的版权边界与风格多样性需求，这对自动化构建管线的鲁棒性提出了极高要求。

常用场景

经典使用场景

在自动化平面设计领域，CreatiDesign数据集为多条件图像生成任务提供了丰富的实验基础。该数据集包含40万份高质量设计样本，涵盖电影海报、产品广告等多种设计类别，研究人员可利用其多条件标注特性，探索如何在单一模型中协调处理主视觉元素、装饰性对象和文本标语等异构设计要素的融合问题。

解决学术问题

该数据集有效解决了生成式设计中多模态条件耦合的学术难题。通过提供精确的语义布局标注和元素分解，研究者能够开发新型注意力机制来防止条件干扰，推动扩散模型在保持主体完整性的同时实现布局精准控制，为跨模态条件生成领域建立了可量化的评估基准。

衍生相关工作

基于CreatiDesign的基准测试催生了多项创新研究，包括改进的多模态扩散架构DesignDiffuser、基于语义解耦的布局生成器LayoutGPT等。这些工作进一步拓展了条件生成模型的边界，在NeurIPS和SIGGRAPH等顶会上形成了设计智能化研究的系列成果。