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㈱サイバーエージェント（本社：東京都渋谷区）は、早稲田大学の菊池康太郎氏（博士後期課程在籍）、コンテンツ作成のためのコンピュータグラフィックス研究で多数の実績を持つエドガー・シモセラ准教授、さらに人工知能技術の研究開発組織「ＡＩ Ｌａｂ」に所属する研究員の大谷まゆ氏・山口光太氏による共著論文が、マルチメディア分野の国際会議「ＡＣＭ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ２０２１」に採択された。
「ＡＣＭ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ」は世界中の研究者により開催されている学術会議で、マルチメディア分野で権威あるトップカンファレンスの一つ。今回採択された研究は、10月に開催される「ＡＣＭ Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ ２０２１」で発表される。
一から学習し直す必要なく効率的に自動生成が可能に
今回採択された論文は、グラフィックデザインを支援するための新たなレイアウト自動生成手法を提案している。この提案手法では、最初に自動生成したレイアウトを、制約を満たすように更新することで、望んだレイアウトを生成することを実現。デザインに関する新たな制約が発生した際にも、生成モデルを一から学習し直す必要なく、効率的に自動生成を行うことが可能となる。
最初に制約を仮定せずにレイアウトを自動生成するモデルを学習。ここでレイアウトがサンプリングされる空間は「レイアウトの潜在空間」と呼ばれ、この空間中の1点はそれぞれ特定のレイアウトに対応づけられる。
さらに、ある点を起点に、指定された制約を満たす領域に近い潜在空間上を探索していくことで、ユーザの指定した制約に沿うようなレイアウトに自動的に到達する。
レイアウトに対する制約の例としては、「重なりのないレイアウト」「画像やテキストの並
び順」「大小関係を指定したレイアウト」などがあり、提案したモデルではそれらの制約に沿ったレイアウトを提示する。このアプローチにより、単一の生成モデルでさまざまな制約付きレイアウト生成に対応することが可能となるという。
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