LayoutGAN：利用线框判别器生成图形布局
计算机视觉与模式识别
2019-01-23 v1
摘要
布局对于图形设计和场景生成十分重要。我们提出了一种称为 LayoutGAN 的新型生成对抗网络（GAN），它通过建模不同类型二维元素的几何关系来合成布局。LayoutGAN 的生成器以一组随机放置的二维图形元素作为输入，并使用自注意力模块联合优化它们的标签和几何参数以产生逼真的布局。精确的对齐对于良好的布局至关重要。因此我们提出了一种新颖的可微分线框渲染层，将生成的布局映射到线框图像，并在该图像上使用基于 CNN 的判别器在图像空间中优化布局。我们在包括 MNIST 数字生成、文档布局生成、剪贴画抽象场景生成和七巧板图形设计在内的各种实验中验证了 LayoutGAN 的有效性。
引用
@article{arxiv.1901.06767,
title = {LayoutGAN: Generating Graphic Layouts with Wireframe Discriminators},
author = {Jianan Li and Jimei Yang and Aaron Hertzmann and Jianming Zhang and Tingfa Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1901.06767},
year = {2019}
}
备注
Accepted as a conference paper at ICLR 2019