Layout är viktigt för grafisk design och scengenerering. Vi föreslår en roman Generative Adversarial Network, kallad LayoutGAN, som syntetiserar layouter genom att modellera geometriska relationer av olika typer av 2D-element. Generatorn av LayoutGan tar som ingång en uppsättning slumpmässigt placerade 2D grafiska element och använder själv-attention moduler för att förfina sina etiketter och geometriska parametrar tillsammans för att producera en realistisk layout. Korrekt inställning är avgörande för bra layouter. Vi föreslår därför en ny differentiable wireframe rendering lager som kartlägger den genererade layouten till en wireframe bild, där en CNN-baserad discriminator används för att optimera layouter i bildutrymme. Vi validerar Layout-Gan effektivitet i olika experiment inklusive MNIST siffergenerering, dokument layout generation, clipart abstrakt scengenerering och tangram grafisk design.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår ett generativt kontradiktoriskt nätverk (GAN) för att lära sig distributionen av layout för grafisk design och generering.
LayoutGAN: Generating Graphic Layouts with Wireframe Discriminators
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}