論文の概要: PatternPaint: Practical Layout Pattern Generation Using Diffusion-Based Inpainting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01348v4
- Date: Sat, 26 Apr 2025 19:55:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-04-29 18:43:10.917094
- Title: PatternPaint: Practical Layout Pattern Generation Using Diffusion-Based Inpainting
- Title（参考訳）: PatternPaint: 拡散インペインティングを用いた実用的なレイアウトパターン生成
- Authors: Guanglei Zhou, Bhargav Korrapati, Gaurav Rajavendra Reddy, Chen-Chia Chang, Jingyu Pan, Jiang Hu, Yiran Chen, Dipto G. Thakurta,
- Abstract要約: PatternPaintは、限定的なデザインルール準拠のトレーニングサンプルで法的パターンを生成することができる拡散ベースのフレームワークである。
我々のモデルは、複雑な2次元金属配線設計規則設定において法的なパターンを生成できる唯一のモデルである。
その結果、新しい技術ノードの開発において、レイアウトパターン生成のための実運用対応のアプローチを実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.9540362281086265
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Generating diverse VLSI layout patterns is essential for various downstream tasks in design for manufacturing, as design rules continually evolve during the development of new technology nodes. However, existing training-based methods for layout pattern generation rely on large datasets. In practical scenarios, especially when developing a new technology node, obtaining such extensive layout data is challenging. Consequently, training models with large datasets becomes impractical, limiting the scalability and adaptability of prior approaches. To this end, we propose PatternPaint, a diffusion-based framework capable of generating legal patterns with limited design-rule-compliant training samples. PatternPaint simplifies complex layout pattern generation into a series of inpainting processes with a template-based denoising scheme. Furthermore, we perform few-shot finetuning on a pretrained image foundation model with only 20 design-rule-compliant samples. Experimental results show that using a sub-3nm technology node (Intel 18A), our model is the only one that can generate legal patterns in complex 2D metal interconnect design rule settings among all previous works and achieves a high diversity score. Additionally, our few-shot finetuning can boost the legality rate with 1.87X improvement compared to the original pretrained model. As a result, we demonstrate a production-ready approach for layout pattern generation in developing new technology nodes.
- Abstract（参考訳）: 多様なVLSIレイアウトパターンの生成は、新しい技術ノードの開発中に設計規則が継続的に進化するにつれて、製造のために様々な下流タスクに不可欠である。
しかし、レイアウトパターン生成のための既存のトレーニングベースの手法は、大きなデータセットに依存している。
現実的なシナリオ、特に新しい技術ノードを開発する場合、そのような広範なレイアウトデータを取得することは困難である。
その結果、大規模なデータセットによるトレーニングモデルは非現実的になり、以前のアプローチのスケーラビリティと適応性を制限する。
そこで本研究では,限られた設計ルール準拠のトレーニングサンプルを用いて,法的パターンを生成可能な拡散型フレームワークであるPatternPaintを提案する。
PatternPaintは、複雑なレイアウトパターンの生成を、テンプレートベースのdenoisingスキームで一連のインペイントプロセスに単純化する。
さらに,事前訓練された画像基盤モデルに対して,設計ルールに準拠したサンプルを20個だけ残して,数発のファインタニングを行う。
実験結果から, 従来の3nm以下の技術ノード(Intel 18A)を用いて, 複雑な2次元金属配線設計規則設定において, 法的なパターンを生成できる唯一のモデルであることが判明した。
さらに、少数ショットの微調整は、当初の事前訓練モデルと比べて1.87倍の精度で合法性を高めることができる。
その結果、新しい技術ノードの開発において、レイアウトパターン生成のための実運用対応のアプローチを実証した。
関連論文リスト
- DMM: Building a Versatile Image Generation Model via Distillation-Based Model Merging [32.97010533998294]
スタイルベクトルの制御の下で任意のスタイルの画像を正確に生成できる、スタイルプロンプタブルな画像生成パイプラインを提案する。
この設計に基づいて,複数のモデルを1つの汎用T2Iモデルに圧縮する,スコア蒸留に基づくモデルマージパラダイム(DMM)を提案する。
実験により、DMMは複数の教師モデルからの知識をコンパクトに再構成し、制御可能な任意のスタイルの生成を実現することができることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-16T15:09:45Z) - Structured Pattern Expansion with Diffusion Models [6.726377308248659]
拡散モデルの最近の進歩は、材料、テクスチャ、および3次元形状の合成を著しく改善した。
本稿では、拡散モデルが一般に信頼性が低く、より重要なことに、制御不能な構造的定常パターンの合成に対処する。
これにより、ユーザは入力の構造と詳細を保存しながら、部分的に手書きのパターンをより大きなデザインに拡張することで、合成を直接制御することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-12T18:39:23Z) - A Simple Approach to Unifying Diffusion-based Conditional Generation [63.389616350290595]
多様な条件生成タスクを処理するための、シンプルで統一されたフレームワークを導入します。
提案手法は,異なる推論時間サンプリング方式による多目的化を実現する。
我々のモデルは、非親密なアライメントや粗い条件付けのような追加機能をサポートしています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-15T09:41:43Z) - CAR: Controllable Autoregressive Modeling for Visual Generation [100.33455832783416]
Controllable AutoRegressive Modeling (CAR)は、条件制御をマルチスケールの潜在変数モデリングに統合する新しいプラグイン・アンド・プレイフレームワークである。
CARは、制御表現を徐々に洗練し、キャプチャし、前訓練されたモデルの各自己回帰ステップに注入して生成プロセスを導く。
提案手法は,様々な条件にまたがって優れた制御性を示し,従来の手法に比べて画質の向上を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-07T00:55:42Z) - ChatPattern: Layout Pattern Customization via Natural Language [18.611898021267923]
ChatPatternはフレキシブルパターンカスタマイズのための新しいLarge-Language-Modelフレームワークである。
LLMエージェントは、自然言語の要求を解釈し、特定の要求を満たす設計ツールを操作することができる。
ジェネレータは条件付きレイアウト生成、パターン修正、メモリフレンドリーなパターン拡張を最適化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-15T09:15:22Z) - Desigen: A Pipeline for Controllable Design Template Generation [69.51563467689795]
Desigenは、背景画像と背景上のレイアウト要素を生成する自動テンプレート生成パイプラインである。
背景生成過程において,サリエンシ分布を制限し,所望領域の注意重みを低減させる2つの手法を提案する。
実験により、提案したパイプラインは人間の設計に匹敵する高品質なテンプレートを生成することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T04:32:28Z) - DivCon: Divide and Conquer for Progressive Text-to-Image Generation [0.0]
拡散駆動型テキスト・ツー・イメージ(T2I)生成は顕著な進歩を遂げた。
レイアウトは、大きな言語モデルとレイアウトベースの拡散モデルを橋渡しするためのインターメジウムとして使用される。
本稿では,T2I生成タスクを単純なサブタスクに分解する分割対コンカレント手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-11T03:24:44Z) - Towards Aligned Layout Generation via Diffusion Model with Aesthetic Constraints [53.66698106829144]
広い範囲のレイアウト生成タスクを処理する統一モデルを提案する。
このモデルは連続拡散モデルに基づいている。
実験結果から,LACEは高品質なレイアウトを生成することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-07T11:12:41Z) - Make-A-Shape: a Ten-Million-scale 3D Shape Model [52.701745578415796]
本稿では,大規模な効率的なトレーニングを目的とした新しい3次元生成モデルであるMake-A-Shapeを紹介する。
まずウェーブレットツリー表現を革新し、サブバンド係数フィルタリングスキームを定式化して形状をコンパクトに符号化する。
我々は、粗いウェーブレット係数の生成を効果的に学習するために、我々のモデルを訓練するためのサブバンド適応型トレーニング戦略を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-20T00:21:58Z) - Learning Versatile 3D Shape Generation with Improved AR Models [91.87115744375052]
自己回帰(AR)モデルはグリッド空間の関節分布をモデル化することにより2次元画像生成において印象的な結果を得た。
本稿では3次元形状生成のための改良された自己回帰モデル(ImAM)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-26T12:03:18Z) - DiffPattern: Layout Pattern Generation via Discrete Diffusion [16.148506119712735]
信頼性の高いレイアウトパターンを生成するツールDiffPatternを提案する。
いくつかのベンチマーク設定の実験では、ToolDiffPatternが既存のベースラインを大幅に上回っていることが示されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-23T06:16:14Z) - LayoutDiffusion: Improving Graphic Layout Generation by Discrete
Diffusion Probabilistic Models [50.73105631853759]
レイアウト自動生成のための新しい生成モデルLayoutDiffusionを提案する。
このプロセスでは,前方ステップの成長に伴うレイアウトの混乱が増している。
これにより、プラグアンドプレイ方式で2つの条件付きレイアウト生成タスクを再トレーニングすることなく実現し、既存の方法よりも優れたパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-21T04:41:02Z) - LayoutDETR: Detection Transformer Is a Good Multimodal Layout Designer [80.61492265221817]
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。
ジェネレーティブモデルは、設計自動化をスケーラブルにするために出現するが、デザイナの欲求に沿うデザインを作成することは、未だに容易ではない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-19T21:57:35Z) - Learning Layout and Style Reconfigurable GANs for Controllable Image
Synthesis [12.449076001538552]
本稿では,空間的レイアウトからフォトリアリスティックなイメージを合成できる生成モデルを学習するための,最近の課題であるレイアウト・トゥ・イメージ(レイアウト・トゥ・イメージ)に焦点を当てる。
画像レベルでのスタイル制御は、バニラGANと同じであり、オブジェクトマスクレベルでのスタイル制御は、新しい特徴正規化方式によって実現される。
実験では,COCO-StuffデータセットとVisual Genomeデータセットを用いて,最先端の性能の検証を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-25T18:16:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。