

【论文阅读+复现】LayoutDM: Transformer-based Diffusion Model for Layout Generation
自动化高质量布局生成。虽然用生成对抗网络(GANs)和变分自编码器(VAEs)已经有不少进展,但GAN的多样性和分布覆盖有限、VAE生成质量又不够高。作者受扩散模型(Diffusion Models)在高质量图像生成领域的成功启发,提出将条件扩散模型(Conditional DDPM)与纯Transformer架构结合,创造出LayoutDM模型,用于条件布局生成。LayoutDM既继承了transformer建模复杂关系的优势,也利用了DDPM的高分布覆盖及稳定训练目标,比GAN/VAE更优秀。
