論文の概要: Learning Aesthetic Layouts via Visual Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.06262v1
• Date: Tue, 13 Jul 2021 17:46:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-14 14:30:10.571629
• Title: Learning Aesthetic Layouts via Visual Guidance
• Title（参考訳）: 視覚指導による美的レイアウトの学習
• Authors: Qingyuan Zheng, Zhuoru Li, Adam Bargteil
• Abstract要約: 視覚的指導のための計算手法を探求し, 楽観的アートとグラフィックデザインの創出を支援する。 私たちは、アートの傑作のデータセットを収集し、最先端のビジョンモデルで視覚的な修正をラベル付けしました。 美術品の視覚的指導テンプレートを教師なしの学習でクラスタ化した。 視覚的指導の原理を高次元モデルに学習・統合し,図形要素の特徴に照らし合わせることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.992550355579791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: We explore computational approaches for visual guidance to aid in creating aesthetically pleasing art and graphic design. Our work complements and builds on previous work that developed models for how humans look at images. Our approach comprises three steps. First, we collected a dataset of art masterpieces and labeled the visual fixations with state-of-art vision models. Second, we clustered the visual guidance templates of the art masterpieces with unsupervised learning. Third, we developed a pipeline using generative adversarial networks to learn the principles of visual guidance and that can produce aesthetically pleasing layouts. We show that the aesthetic visual guidance principles can be learned and integrated into a high-dimensional model and can be queried by the features of graphic elements. We evaluate our approach by generating layouts on various drawings and graphic designs. Moreover, our model considers the color and structure of graphic elements when generating layouts. Consequently, we believe our tool, which generates multiple aesthetic layout options in seconds, can help artists create beautiful art and graphic designs.
• Abstract（参考訳）: 視覚指導のための計算手法を探求し,美的な芸術とグラフィックデザインの創出を支援する。 我々の研究は、人間が画像を見るためのモデルを開発した以前の研究を補完し、構築しています。 私たちのアプローチは3つのステップからなる。 まず、アートの傑作のデータセットを収集し、最先端のビジョンモデルで視覚修正をラベル付けしました。 第2に,教師なし学習による芸術作品の視覚指導テンプレートのクラスタリングを行った。 第3に,視覚誘導の原理を学習するために生成的対向ネットワークを用いたパイプラインを開発し,美的なレイアウトを創出する。 視覚的指導の原理を高次元モデルに学習・統合し,図形要素の特徴に照らし合わせることができることを示す。 我々は,様々な図面やグラフィックデザインのレイアウトを生成できる手法を評価した。 さらに,レイアウト生成時の図形要素の色や構造についても考察する。 その結果,複数の美的レイアウトを数秒で生成するツールによって,アーティストが美しいアートやグラフィックデザインを作成できると考えている。

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