연구진은 인공지능 생성 콘텐츠(AIGC) 도구를 활용한 웹페이지 디자인의 유연성을 높이고, 스타일 불일치 및 전반적인 일관성 문제를 해결하기 위해 MM-WebAgent 프레임워크를 제안합니다.
MM-WebAgent는 계층적 계획 및 반복적인 자기 성찰을 통해 AIGC 기반 요소 생성을 조정하며, 글로벌 레이아웃, 로컬 다중 모드 콘텐츠, 그리고 이들의 통합을 동시에 최적화합니다.
연구진은 다중 모드 웹페이지 생성을 위한 새로운 벤치마크와 다단계 평가 프로토콜을 도입했으며, 실험 결과 MM-WebAgent가 기존 코드 생성 및 에이전트 기반 모델보다 우수한 성능을 보였습니다.