Pixel-based AI 한계를 극복한 Structured Canvas 기반 설계로 작업 시간 90% 단축

Context

Generic Image AI의 픽셀 기반 생성 방식에 따른 Label Hallucination과 비정형 Layout 문제 분석. 과학 논문용 도식에 필요한 정밀한 Vector 제어 및 반복적인 수정 요구사항을 충족하지 못하는 아키텍처적 한계 직면.

Technical Solution

• Pixel-based Generation에서 Structured Representation 방식으로의 설계 전환
• Natural Language Prompt를 픽셀이 아닌 Boxes, Arrows, Labels 등 구조적 개체로 매핑하는 중간 계층 도입
• Render-on-Export 전략을 통한 텍스트 렌더링 오류 원천 차단 및 가독성 확보
• Science-aware Primitives 라이브러리 구축을 통한 학술지 표준 Visual Vocabulary 구현
• Compositional Edit 구조 설계를 통한 개별 패널 추가 및 수정 시 전체 레이아웃 유지 가능 환경 조성
• Text-to-Structure-to-Pixel 파이프라인 구축으로 반복적 수정 루프의 비용 최소화