論文の概要: Unsupervised Domain Adaption with Pixel-level Discriminator for Image-aware Layout Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14377v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 06:50:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 20:10:53.280894
• Title: Unsupervised Domain Adaption with Pixel-level Discriminator for Image-aware Layout Generation
• Title（参考訳）: 画像認識レイアウト生成のための画素レベル判別器による教師なし領域適応
• Authors: Chenchen Xu and Min Zhou and Tiezheng Ge and Yuning Jiang and Weiwei Xu
• Abstract要約: 本稿では、画像コンテンツに条件付けされたGANモデルを用いて、広告ポスターのグラフィックレイアウトを生成することに焦点を当てる。 教師なしのドメイン技術と、PDA-GANと呼ばれる新しいピクセルレベルの識別器(PD)を組み合わせることで、画像の内容に応じてグラフィックレイアウトを生成する。 定量的および定性的な評価はPDA-GANが最先端の性能を達成できることを証明している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.625282719753915
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Layout is essential for graphic design and poster generation. Recently, applying deep learning models to generate layouts has attracted increasing attention. This paper focuses on using the GAN-based model conditioned on image contents to generate advertising poster graphic layouts, which requires an advertising poster layout dataset with paired product images and graphic layouts. However, the paired images and layouts in the existing dataset are collected by inpainting and annotating posters, respectively. There exists a domain gap between inpainted posters (source domain data) and clean product images (target domain data). Therefore, this paper combines unsupervised domain adaption techniques to design a GAN with a novel pixel-level discriminator (PD), called PDA-GAN, to generate graphic layouts according to image contents. The PD is connected to the shallow level feature map and computes the GAN loss for each input-image pixel. Both quantitative and qualitative evaluations demonstrate that PDA-GAN can achieve state-of-the-art performances and generate high-quality image-aware graphic layouts for advertising posters.
• Abstract（参考訳）: レイアウトはグラフィックデザインとポスター生成に不可欠である。 近年,レイアウト生成にディープラーニングモデルの適用が注目されている。 本稿では,画像コンテンツに基づくganベースのモデルを用いて,商品画像とグラフィックレイアウトの組み合わせによる広告ポスターレイアウトデータセットを必要とする広告ポスターグラフィックレイアウトを生成する。 しかし、既存のデータセットのペア画像とレイアウトは、それぞれインペイントとアノテートポスターによって収集される。 インペイントされたポスター(ソースドメインデータ)とクリーンな製品イメージ(ターゲットドメインデータ)の間には、ドメインギャップがあります。 そこで本論文では、教師なし領域適応手法を用いて、画像の内容に応じて画像レイアウトを生成する新しい画素レベル識別器(PD)を設計する。 PDは浅層特徴写像に接続され、各入力画像画素のGAN損失を算出する。 定量的および定性的な評価は、PDA-GANが最先端のパフォーマンスを実現し、広告ポスターのための高品質な画像認識グラフィックレイアウトを生成することを示す。

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