論文の概要: LayoutDM: Discrete Diffusion Model for Controllable Layout Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08137v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 17:59:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 13:41:10.834105
• Title: LayoutDM: Discrete Diffusion Model for Controllable Layout Generation
• Title（参考訳）: LayoutDM:制御可能なレイアウト生成のための離散拡散モデル
• Authors: Naoto Inoue, Kotaro Kikuchi, Edgar Simo-Serra, Mayu Otani, Kota Yamaguchi
• Abstract要約: 制御可能なレイアウト生成は、任意の制約で要素境界ボックスの妥当な配置を合成することを目的としている。 本研究では、離散状態空間拡散モデルに基づく単一モデルにおいて、幅広いレイアウト生成タスクを解くことを試みる。 我々のモデルはLayoutDMと呼ばれ、離散表現の構造化レイアウトデータを自然に処理し、初期入力からノイズレスレイアウトを段階的に推測することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.955214767628107
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Controllable layout generation aims at synthesizing plausible arrangement of element bounding boxes with optional constraints, such as type or position of a specific element. In this work, we try to solve a broad range of layout generation tasks in a single model that is based on discrete state-space diffusion models. Our model, named LayoutDM, naturally handles the structured layout data in the discrete representation and learns to progressively infer a noiseless layout from the initial input, where we model the layout corruption process by modality-wise discrete diffusion. For conditional generation, we propose to inject layout constraints in the form of masking or logit adjustment during inference. We show in the experiments that our LayoutDM successfully generates high-quality layouts and outperforms both task-specific and task-agnostic baselines on several layout tasks.
• Abstract（参考訳）: 制御可能なレイアウト生成は、特定の要素の型や位置といった任意の制約付き要素バウンディングボックスの可能な配置を合成することを目的としている。 本研究では,離散状態空間拡散モデルに基づく単一モデルにおいて,幅広いレイアウト生成タスクを解こうとする。 layoutdmと名づけたこのモデルでは,構造化レイアウトデータを離散表現で処理し,初期入力からノイズのないレイアウトを漸進的に推測することを学び,モダリティを考慮した離散拡散によるレイアウト破壊過程をモデル化する。 条件付き生成では,推論中のマスキングやロジット調整の形でレイアウト制約を注入する。 実験の結果、LayoutDMは高品質なレイアウトを生成でき、複数のレイアウトタスクにおいてタスク固有のベースラインとタスクに依存しないベースラインの両方に優れることがわかった。

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