少即是多：视觉概念融合中正负空间的平衡

平面设计师经常融合视觉概念，在单个图像中传达多种想法，利用正负空间来创造平衡、强调和审美吸引力。虽然计算方法已经开始支持自动概念混合，但它们在很大程度上忽视了空间构成在设计中的作用。为了解决这个差距，我们提出了一个自动管道，在整个混合过程中明确应用正空间和负空间。我们的方法首先通过将视觉语言模型的语义推理与来自现实世界示例的几何约束相结合来识别概念集成的合理区域。以这些区域为条件，系统使用混合像素矢量管道生成混合合成：基于扩散的修复产生快速、粗略的初始化，然后通过点级别的基于矢量的优化进行细化，以确保结构连贯性和平衡的语义表达。多模式代理作为规划者和评估者协调此过程，从而实现迭代改进和可解释的控制。通过使用基线比较和用户研究的评估，我们通过有效利用正负空间展示了更大的表现力、创造力和概念可识别性。我们进一步证明了我们的方法在不同应用程序中的通用性，包括可控图像和信息图生成。