論文の概要: LayoutFormer++: Conditional Graphic Layout Generation via Constraint Serialization and Decoding Space Restriction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08037v2
• Date: Fri, 24 Mar 2023 08:31:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 18:41:32.634898
• Title: LayoutFormer++: Conditional Graphic Layout Generation via Constraint Serialization and Decoding Space Restriction
• Title（参考訳）: LayoutFormer++:制約シリアライゼーションとデコード空間制限による条件付きグラフレイアウト生成
• Authors: Zhaoyun Jiang, Jiaqi Guo, Shizhao Sun, Huayu Deng, Zhongkai Wu, Vuksan Mijovic, Zijiang James Yang, Jian-Guang Lou, Dongmei Zhang
• Abstract要約: 条件付きグラフィックレイアウト生成は、まだ十分に研究されていない課題である。 本稿では,制約シリアライズ方式,シーケンス・ツー・シーケンス変換,デコード空間制限戦略を提案する。 実験によると、LayoutFormer++は、すべてのタスクにおいて、より優れた生成品質と制約違反の両方の観点から、既存のアプローチよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.6871815321083
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conditional graphic layout generation, which generates realistic layouts according to user constraints, is a challenging task that has not been well-studied yet. First, there is limited discussion about how to handle diverse user constraints flexibly and uniformly. Second, to make the layouts conform to user constraints, existing work often sacrifices generation quality significantly. In this work, we propose LayoutFormer++ to tackle the above problems. First, to flexibly handle diverse constraints, we propose a constraint serialization scheme, which represents different user constraints as sequences of tokens with a predefined format. Then, we formulate conditional layout generation as a sequence-to-sequence transformation, and leverage encoder-decoder framework with Transformer as the basic architecture. Furthermore, to make the layout better meet user requirements without harming quality, we propose a decoding space restriction strategy. Specifically, we prune the predicted distribution by ignoring the options that definitely violate user constraints and likely result in low-quality layouts, and make the model samples from the restricted distribution. Experiments demonstrate that LayoutFormer++ outperforms existing approaches on all the tasks in terms of both better generation quality and less constraint violation.
• Abstract（参考訳）: ユーザ制約に従ってリアルなレイアウトを生成する条件付きグラフィックレイアウト生成は,まだ十分に研究されていない課題である。 まず、多様なユーザー制約を柔軟かつ均一に扱う方法についての議論が限られている。 第二に、レイアウトをユーザの制約に適合させるため、既存の作業は生成品質を著しく犠牲にすることが多い。 本稿では,上記の問題に対処するためにlayoutformer++を提案する。 まず,多様な制約を柔軟に処理するために,ユーザ制約を予め定義されたフォーマットのトークン列として表現する制約シリアライズスキームを提案する。 次に,シーケンスからシーケンスへの変換として条件付きレイアウト生成を定式化し,トランスフォーマを基本アーキテクチャとするエンコーダ・デコーダフレームワークを利用する。 さらに,品質を損なうことなくレイアウトをユーザの要求に合致させるため,デコード空間制限戦略を提案する。 具体的には、ユーザの制約に確実に違反し、低品質なレイアウトをもたらす可能性のあるオプションを無視して、予測された分布を訓練し、制限された分布からモデルサンプルを作成する。 実験によると、layoutformer++は、生成品質の向上と制約違反の低減という両面で、すべてのタスクで既存のアプローチを上回っている。

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