soi kèo bóng đá anh Lab, đồng tác giả bài báo được chấp nhận tại hội nghị đa phương tiện hàng đầu “ACM Multimedia” - Đề xuất phương pháp tạo bố cục thỏa mãn các ràng buộc tối ưu hóa -

CyberAgent Co, Ltd (Trụ sở chính: Shibuya-ku, Tokyo, Giám đốc đại diện: Susumu Fujita, Niêm yết tại Sở giao dịch chứng khoán Tokyo: Mã chứng khoán: 4751) là công ty được thành lập bởi ông Kotaro Kikuchi (nghiên cứu sinh tiến sĩ) của Đại học Waseda (Shinjuku-ku, Tokyo, Chủ tịch: Aiji Tanaka), Phó giáo sư Edgar Simocella, người đã nhiều thành tựu trong nghiên cứu đồ họa máy tính phục vụ sáng tạo nội dung và tổ chức nghiên cứu phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo “soi kèo bóng đá anh” Bài viết đồng tác giả của Mayu Otani và Kota Yamaguchi, các nhà nghiên cứu liên kết với ``ACM Multimedia 2021'', một hội nghị quốc tế trong lĩnh vực đa phương tiện※1
``ACM Multimedia'' là hội nghị học thuật được tổ chức bởi các nhà nghiên cứu từ khắp nơi trên thế giới và là một trong những hội nghị có thẩm quyền hàng đầu trong lĩnh vực đa phương tiện Nghiên cứu được chọn sẽ được trình bày tại "ACM Multimedia 2021" được tổ chức vào tháng 10 năm 2021


Nền tảng nghiên cứu
"Phòng thí nghiệm soi kèo bóng đá anh" nghiên cứu và phát triển nhiều công nghệ soi kèo bóng đá anh liên quan đến tiếp thị nói chung, đồng thời đang giải quyết nhiều vấn đề kỹ thuật khác nhau, đồng thời tăng cường hợp tác giữa ngành và học viện với các trường đại học và tổ chức học thuật
Trong những năm gần đây, công nghệ tự động tạo ra các thiết kế đồ họa bằng cách sử dụng học sâu đã thu hút được sự chú ý và dự kiến sẽ được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau Trong số này, "công nghệ tạo bố cục tự động" rất quan trọng trong việc giảm bớt giờ công trong sản xuất sáng tạo

Nói chung, khi tạo bố cục, có thể áp dụng nhiều ràng buộc thiết kế khác nhau, chẳng hạn như cấm các phần tử chồng chéo và căn chỉnh các phần tử sang trái Trong nghiên cứu trước đây, để tìm hiểu cách tạo bố cục dựa trên các ràng buộc đó,Phương pháp học mô hình tổng quát bằng cách xác định trước các ràng buộcđã được sử dụng Tuy nhiên, với các phương pháp thông thường, mô hình tổng quát cần phải được đào tạo lại khi xảy ra một loại ràng buộc mới, gây khó khăn cho việc phản ứng linh hoạt với các ràng buộc
Dựa trên nền tảng này, nghiên cứu này nhằm mục đích phát triển một mô hình đáp ứng các yêu cầu thiết kế khác nhau từ người dùngĐề xuất phương pháp tìm kiếm hiệu quả các bố cục hợp lý đáp ứng các ràng buộc mới trong số các bố cục hợp lý mà Dell đã học đượcTôi đã làm vậy


Tóm tắt bài nghiên cứu
Bài viết được chấp nhận gần đây “」※2TrongĐề xuất phương pháp tạo bố cục tự động mới hỗ trợ thiết kế đồ họaLà tôi Trong phương pháp đề xuất, chúng tôi có thể tạo bố cục mong muốn bằng cách cập nhật bố cục được tạo tự động ban đầu để đáp ứng các ràng buộc Kết quả là, ngay cả khi phát sinh các ràng buộc về thiết kế mới, việc tạo tự động vẫn có thể được thực hiện một cách hiệu quả mà không cần phải học lại mô hình tạo từ đầu

Trong nghiên cứu này, trước tiên chúng tôi tìm hiểu một mô hình tự động tạo bố cục mà không cần giả định bất kỳ ràng buộc nào Không gian trong đó bố cục được lấy mẫu ở đây được gọi là "không gian tiềm ẩn bố cục" và mỗi điểm trong không gian này được liên kết với một bố cục cụ thể
Sau đó, bằng cách bắt đầu từ một điểm nhất định và tìm kiếm không gian tiềm ẩn gần khu vực thỏa mãn các ràng buộc đã chỉ định, một bố cục đáp ứng các ràng buộc do người dùng chỉ định sẽ tự động xuất hiện

Ví dụ về các ràng buộc về bố cục bao gồm ``bố cục không chồng chéo'', ``thứ tự hình ảnh và văn bản'' và ``bố cục với mối quan hệ kích thước được chỉ định'' và mô hình đề xuất trình bày bố cục tuân theo các ràng buộc này
Phương pháp này cho phép một mô hình thế hệ duy nhất hỗ trợ việc tạo bố cục với nhiều hạn chế khác nhau


▼Hình ảnh của phương thức tìm kiếm không gian tiềm ẩn gần khu vực thỏa mãn các ràng buộc về bố cục

Tương lai
Bằng cách sử dụng kết quả của nghiên cứu này, nó sẽ không chỉ có thể tự động tạo ra các bố cục hướng tới ``thiết kế với các hàng gọn gàng'' mà còn bằng cách kết hợp các chỉ số hiệu quả quảng cáo vào các ràng buộc về thiết kế, nó có thể được kỳ vọng sẽ được áp dụng cho việc tạo tự động các ``thiết kế có hiệu quả cao'' "Phòng thí nghiệm soi kèo bóng đá anh" sẽ sử dụng công nghệ này để tiến hành nghiên cứu và phát triển với mục đích tạo ra các quảng cáo hiệu quả và chất lượng cao hơn


※1 
※2 
Chi tiết giấy tờ
Tên hội nghị được thông qua: ACM Multimedia 2021
Tiêu đề bài viết: Tạo bố cục đồ họa hạn chế thông qua tối ưu hóa tiềm ẩn
Tên tác giả: Kotaro Kikuchi, Edgar Simo-Serra, Mayu Otani, Kota Yamaguchi
URL xuất bản:
trang web: