論文の概要: PLay: Parametrically Conditioned Layout Generation using Latent Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11529v1
• Date: Fri, 27 Jan 2023 04:22:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-30 16:20:49.292130
• Title: PLay: Parametrically Conditioned Layout Generation using Latent Diffusion
• Title（参考訳）: PLay:潜時拡散を用いたパラメトリック条件付きレイアウト生成
• Authors: Chin-Yi Cheng, Forrest Huang, Gang Li, Yang Li
• Abstract要約: 本研究では,ベクトル図形空間におけるパラメトリック条件付きレイアウトを生成する条件付き潜時拡散モデルPLayを構築した。 提案手法は,FIDやFD-VGを含む3つのデータセット,およびユーザテストにおいて,従来よりも優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.130461065261354
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Layout design is an important task in various design fields, including user interfaces, document, and graphic design. As this task requires tedious manual effort by designers, prior works have attempted to automate this process using generative models, but commonly fell short of providing intuitive user controls and achieving design objectives. In this paper, we build a conditional latent diffusion model, PLay, that generates parametrically conditioned layouts in vector graphic space from user-specified guidelines, which are commonly used by designers for representing their design intents in current practices. Our method outperforms prior works across three datasets on metrics including FID and FD-VG, and in user test. Moreover, it brings a novel and interactive experience to professional layout design processes.
• Abstract（参考訳）: レイアウト設計は、ユーザインターフェース、ドキュメント、グラフィックデザインなど、さまざまなデザイン分野において重要なタスクである。 このタスクはデザイナーの面倒な手作業を必要とするため、事前の作業は生成モデルを使ってこのプロセスを自動化しようとしたが、直感的なユーザーコントロールの提供や設計目標の達成には至らなかった。 本稿では,条件付き潜在拡散モデルであるplayを構築し,ユーザが指定したガイドラインからベクトル図形空間におけるパラメトリックコンディショニングレイアウトを生成する。 提案手法は,FIDやFD-VGを含む3つのデータセット,およびユーザテストにおいて,従来よりも優れている。 さらに、プロのレイアウト設計プロセスに新しくてインタラクティブなエクスペリエンスをもたらします。

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