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Keyframer：利用大语言模型（LLMs）将静态图像转换成动画。Keyframer主要功能：1、自然语言控制：用户可以使用自然语言提示来指导动画的创作过程，无需深入了解动画制作的复杂技术细节。2、迭代设计支持：Keyframer允许用户通过编辑大语言模型生成的CSS动画代码或属性来迭代和精细化他们的设计，提供了一种直接和灵活的方式来调整动画效果。3、设计变体探索：用户可以请求设计变体，这支持了创意过程和设计探索，帮助用户发现和尝试新的设计方向。4、分类用户提示策略：通过用户研究，Keyframer贡献了用户提示策略的分类，包括用于描述运动的语义提示类型和“分解”提示风格，这有助于用户更有效地与工具交互。工作原理：1、自然语言处理： 用户通过自然语言描述他们想要为静态SVG图像创建的动画效果。这些描述可以包括动画的方向、速度、效果等详细信息。2、LLM生成动画代码： Keyframer利用大语言模型（如GPT-3）来解析用户的自然语言描述。基于这些描述，LLM生成相应的CSS动画代码。这段代码是动画效果的“配方”，指定了动画的具体行为，如动画的持续时间、变化的属性（例如位置、大小、颜色等）以及动画的时间函数。3、动画渲染和预览： 生成的CSS代码应用于输入的SVG图像，创建动画效果。用户可以在Keyframer的界面中实时预览这些动画，以评估效果是否符合他们的预期。4、直接编辑功能： 为了进一步细化和定制动画，Keyframer提供了代码编辑器和属性编辑器。用户可以预览这段代码生成的动画效果，如果效果符合预期，可以直接使用；如果需要调整，用户还可以通过编辑生成的CSS代码来细化动画的效果。5、设计迭代与探索： 用户可以通过添加新的自然语言提示来请求设计变体或对动画进行迭代。6、用户提示策略和反馈循环： Keyframer支持分解式提示风格，用户可以分步骤地描述和细化动画的各个部分。系统的设计允许用户基于生成的动画效果和直接编辑的反馈，不断调整他们的提示策略，实现设计目标的逐步精细化。论文：https://arxiv.org/abs/2402.06071PDF：https://arxiv.org/pdf/2402.06071.pdf
