PLay: Parametrically Conditioned Layout Generation using Latent Diffusion

要約

レイアウト デザインは、ユーザー インターフェイス、ドキュメント、グラフィック デザインなど、さまざまなデザイン分野で重要なタスクです。
このタスクには設計者による退屈な手作業が必要なため、これまでの研究では生成モデルを使用してこのプロセスを自動化することが試みられてきましたが、直感的なユーザー コントロールを提供して設計目標を達成するには至っていませんでした。
この論文では、条件付き潜在拡散モデル PLay を構築します。これは、ユーザー指定のガイドラインからベクター グラフィック空間にパラメトリックに条件付けされたレイアウトを生成します。このガイドラインは、現在の実務において設計意図を表すために設計者によって一般的に使用されています。
私たちの方法は、FID と FD-VG を含むメトリクスおよびユーザー調査において、3 つのデータセットにわたる以前の研究よりも優れています。
さらに、プロのレイアウト設計プロセスに斬新でインタラクティブな体験をもたらします。

要約(オリジナル)

Layout design is an important task in various design fields, including user interface, document, and graphic design. As this task requires tedious manual effort by designers, prior works have attempted to automate this process using generative models, but commonly fell short of providing intuitive user controls and achieving design objectives. In this paper, we build a conditional latent diffusion model, PLay, that generates parametrically conditioned layouts in vector graphic space from user-specified guidelines, which are commonly used by designers for representing their design intents in current practices. Our method outperforms prior works across three datasets on metrics including FID and FD-VG, and in user study. Moreover, it brings a novel and interactive experience to professional layout design processes.

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