論文の概要: LayoutDETR: Detection Transformer Is a Good Multimodal Layout Designer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09877v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 21:57:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 16:14:13.604833
• Title: LayoutDETR: Detection Transformer Is a Good Multimodal Layout Designer
• Title（参考訳）: layoutdetr: detection transformerは優れたマルチモーダルレイアウトデザイナである
• Authors: Ning Yu, Chia-Chih Chen, Zeyuan Chen, Rui Meng, Gang Wu, Paul Josel, Juan Carlos Niebles, Caiming Xiong, Ran Xu
• Abstract要約: グラフィックレイアウトデザインは視覚コミュニケーションにおいて重要な役割を担っている。 しかし、手作りのレイアウトデザインは、スキルを要求し、時間がかかり、バッチプロダクションではスケールできない。 生成モデルから高品質およびリアリズムを継承するtextitDETRを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.5482196644596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graphic layout designs play an essential role in visual communication. Yet handcrafting layout designs are skill-demanding, time-consuming, and non-scalable to batch production. Although generative models emerge to make design automation no longer utopian, it remains non-trivial to customize designs that comply with designers' multimodal desires, i.e., constrained by background images and driven by foreground contents. In this study, we propose \textit{LayoutDETR} that inherits the high quality and realism from generative modeling, in the meanwhile reformulating content-aware requirements as a detection problem: we learn to detect in a background image the reasonable locations, scales, and spatial relations for multimodal elements in a layout. Experiments validate that our solution yields new state-of-the-art performance for layout generation on public benchmarks and on our newly-curated ads banner dataset. For practical usage, we build our solution into a graphical system that facilitates user studies. We demonstrate that our designs attract more subjective preference than baselines by significant margins. Our code, models, dataset, graphical system, and demos are available at https://github.com/salesforce/LayoutDETR.
• Abstract（参考訳）: グラフィックレイアウト設計は視覚コミュニケーションにおいて重要な役割を果たす。 しかし、手作りのレイアウト設計は、スキル要求、時間消費、バッチ生産への非スカラブルである。 生成モデルは、設計の自動化をもはやユートピアにするものではないが、デザイナのマルチモーダルな欲求、すなわち背景画像によって制約され、前景コンテンツによって駆動されるデザインをカスタマイズすることは、依然として容易ではない。 本研究では,生成モデルから高品質とリアリズムを継承する \textit{layoutdetr} を提案する。一方,コンテンツ認識要件の再構成を検出問題として,背景画像から,レイアウトにおけるマルチモーダル要素の適度な位置,スケール,空間関係を検出することを学ぶ。 実験により、我々のソリューションは、公開ベンチマークや新しく作成した広告バナーデータセット上でレイアウト生成のために、新しい最先端のパフォーマンスをもたらすことが検証された。 実用的な利用のために,ユーザ研究を容易にするグラフィカルシステムを構築する。 我々のデザインは、基準よりも主観的嗜好を顕著なマージンで惹きつけることを実証する。 私たちのコード、モデル、データセット、グラフィカルシステム、デモはhttps://github.com/salesforce/LayoutDETRで公開されています。

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