論文の概要: LayoutNUWA: Revealing the Hidden Layout Expertise of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09506v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 06:35:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 14:49:52.090759
• Title: LayoutNUWA: Revealing the Hidden Layout Expertise of Large Language Models
• Title（参考訳）: LayoutNUWA: 大規模言語モデルの隠れたレイアウトエキスパートを明らかにする
• Authors: Zecheng Tang, Chenfei Wu, Juntao Li, Nan Duan
• Abstract要約: 本稿では,レイアウト生成をコード生成タスクとして扱うモデルを提案する。 3つの相互接続モジュールからなるCode Instruct Tuning (CIT) アプローチを開発した。 複数のデータセット上で、最先端のパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.16541551923221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graphic layout generation, a growing research field, plays a significant role in user engagement and information perception. Existing methods primarily treat layout generation as a numerical optimization task, focusing on quantitative aspects while overlooking the semantic information of layout, such as the relationship between each layout element. In this paper, we propose LayoutNUWA, the first model that treats layout generation as a code generation task to enhance semantic information and harness the hidden layout expertise of large language models~(LLMs). More concretely, we develop a Code Instruct Tuning (CIT) approach comprising three interconnected modules: 1) the Code Initialization (CI) module quantifies the numerical conditions and initializes them as HTML code with strategically placed masks; 2) the Code Completion (CC) module employs the formatting knowledge of LLMs to fill in the masked portions within the HTML code; 3) the Code Rendering (CR) module transforms the completed code into the final layout output, ensuring a highly interpretable and transparent layout generation procedure that directly maps code to a visualized layout. We attain significant state-of-the-art performance (even over 50\% improvements) on multiple datasets, showcasing the strong capabilities of LayoutNUWA. Our code is available at https://github.com/ProjectNUWA/LayoutNUWA.
• Abstract（参考訳）: 成長する研究分野であるグラフィックレイアウト生成は、ユーザのエンゲージメントと情報知覚において重要な役割を果たす。 既存の手法は主に、レイアウト生成を数値最適化タスクとして扱い、各レイアウト要素間の関係のようなレイアウトの意味情報を見下ろしながら、定量的な側面に焦点を当てる。 本稿では,レイアウト生成をコード生成タスクとして扱う最初のモデルであるLayoutNUWAを提案する。 より具体的には、3つの相互接続モジュールからなるCode Instruct Tuning (CIT) アプローチを開発する。 1) Code Initialization (CI)モジュールは,数値条件を定量化し,戦略的に配置されたマスク付きHTMLコードとして初期化する。 2) Code Completion (CC)モジュールは,LLMのフォーマット知識を利用して,HTMLコード内のマスク部分を満たす。 3) Code Rendering (CR)モジュールは、完了したコードを最終的なレイアウト出力に変換し、高度に解釈可能で透過的なレイアウト生成手順を保証する。 LayoutNUWAの強みを示しながら、複数のデータセット上での最先端のパフォーマンス(50倍以上の改善)を実現しました。 私たちのコードはhttps://github.com/ProjectNUWA/LayoutNUWAで利用可能です。

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