开源项目推荐：Layout Generation

开源项目推荐：Layout Generation

layout-generation Layout Generation and Baseline implementations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layout-generation

1. 项目基础介绍与主要编程语言

Layout Generation 是一个开源项目，旨在生成文档、网页、应用程序等结构化布局。该项目通过先进的机器学习模型，自动生成视觉上合理且符合设计规范的布局。主要编程语言为 Python 和 Jupyter Notebook，利用了深度学习框架 PyTorch 和 Tensorflow2。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能包括：

• Layout VAE（Layout变分自动编码器）：这是一种基于变分自动编码器的模型，能够利用潜在变量在低维度空间中生成场景布局。它能够使用相同的数据点生成不同的布局。

• Layout Transformer：该模型用于生成结构化布局，适用于文档、网页、应用程序等。它利用了 Transformer 模型的解码器块，能够捕捉文档框与先前预测框之间的关系。作为一种自回归模型，它可以生成全新的布局或完成现有的部分布局。

• LayoutGAN：这是一个基于生成对抗网络（GAN）的模型，其生成器接受随机采样的输入（类别概率和几何参数），并对它们进行排列，从而产生优化的几何和类别参数。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包含：

• 性能优化：对核心模型进行了性能优化，提高了生成布局的速度和效率。

• 模型改进：对 Layout Transformer 和 LayoutGAN 模型进行了改进，提升了生成布局的质量和准确性。

• 新增数据集支持：项目支持了更多的数据集，使得模型能够适应更广泛的布局生成需求。

• 文档和示例：更新了项目文档，增加了新的示例，帮助用户更好地理解和应用该项目。

通过这些更新，Layout Generation 项目的功能和性能得到了进一步提升，为开源社区提供了强大的布局生成工具。

layout-generation Layout Generation and Baseline implementations 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layout-generation