نُظهر أن نمذجة صريحة لقواعد التكوين تُفيد في عملية قص الصور. يُعتبر قص الصور طريقة واعدة لآليّة التكوين الجمالي في التصوير الاحترافي. ومع ذلك، فإن الجهود الحالية تُنمذج هذه المعرفة الاحترافية بشكل غير صريح، مثلاً من خلال التصنيف بناءً على مقارنة بين مرشحات مختلفة. مستوحين من الملاحظة التي تشير إلى أن السمات الطبيعية للتكوين تتبع دائمًا قاعدة محددة، نقترح تعلّم هذه القواعد بطريقة تمييزية، والأهم من ذلك، دمج هذه المؤشرات المُكتسبة للتكوين بشكل صريح داخل النموذج. ولتحقيق ذلك، نُقدّم مفهوم "خريطة التكوين الرئيسية" (KCM) لتمثيل قواعد التكوين. تُمكن هذه الخريطة من كشف القوانين المشتركة المختبئة وراء قواعد التكوين المختلفة، وتُوجّه نموذج القص بخصوص ما يُعدّ مهمًا في التكوين. وباستخدام KCM، نقدّم نموذجًا جديدًا لقص الصور بناءً على التكوين، ونُطبّق شبكة عصبية لتنفيذ قص صور واعية بالتكوين. وتوّجت تجارب واسعة على معيارين مختلفين بتأكيد أن نهجنا يُمكّن من قص صور فعّال، وسهل الفهم، وسريع.