論文の概要: The Layout Generation Algorithm of Graphic Design Based on Transformer-CVAE

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.06794v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 13:36:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-17 11:28:22.120281
• Title: The Layout Generation Algorithm of Graphic Design Based on Transformer-CVAE
• Title（参考訳）: Transformer-CVAEに基づくグラフィックデザインのレイアウト生成アルゴリズム
• Authors: Mengxi Guo and Dangqing Huang and Xiaodong Xie
• Abstract要約: 本稿では,トランスフォーマーモデルと条件変分オートエンコーダ(CVAE)をグラフィックデザインレイアウト生成タスクに実装した。 これはLayoutT-CVAEと呼ばれるエンドツーエンドのグラフィックデザインレイアウト生成モデルを提案した。 既存の最先端モデルと比較して、当社が生成したレイアウトは、多くのメトリクスでより良く機能します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.052709336750823
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graphic design is ubiquitous in people's daily lives. For graphic design, the most time-consuming task is laying out various components in the interface. Repetitive manual layout design will waste a lot of time for professional graphic designers. Existing templates are usually rudimentary and not suitable for most designs, reducing efficiency and limiting creativity. This paper implemented the Transformer model and conditional variational autoencoder (CVAE) to the graphic design layout generation task. It proposed an end-to-end graphic design layout generation model named LayoutT-CVAE. We also proposed element disentanglement and feature-based disentanglement strategies and introduce new graphic design principles and similarity metrics into the model, which significantly increased the controllability and interpretability of the deep model. Compared with the existing state-of-art models, the layout generated by ours performs better on many metrics.
• Abstract（参考訳）: グラフィックデザインは人々の日常生活に広く浸透している。 グラフィックデザインでは、最も時間を要するタスクはインターフェイスに様々なコンポーネントを配置することである。 反復的な手動レイアウト設計は、プロのグラフィックデザイナーにとって多くの時間を浪費するだろう。 既存のテンプレートは通常、基本的なものであり、ほとんどの設計には適していない。 本稿では,トランスフォーマーモデルと条件変分オートエンコーダ(CVAE)をグラフィックデザインレイアウト生成タスクに実装した。 これはLayoutT-CVAEと呼ばれるエンドツーエンドのグラフィックデザインレイアウト生成モデルを提案した。 また,要素の絡み合いと特徴に基づく絡み合い方略を提案し,新しいグラフィックデザインの原理と類似性指標をモデルに導入することで,深層モデルの制御性と解釈性を大幅に向上させた。 既存の最先端モデルと比較して、私たちの生成したレイアウトは多くのメトリクスでより良く機能します。

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