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我们考虑直接从自然语言描述生成设计的任务，并将平面图生成视为最初的研究领域。语言条件生成模型最近在生成高质量艺术图像方面非常成功。然而，设计必须满足生成艺术图像时不存在的不同约束，特别是空间和关系约束。我们为启动这项任务的研究做出了多项贡献。首先，我们引入了一个新数据集 Tell2Design (T2D)，其中包含 80,000 多个与自然语言指令相关的平面图设计。其次，我们提出了一个 Sequence-to-Sequence 模型，可作为未来研究的坚实基线。第三，我们用几个文本条件图像生成模型对这项任务进行基准测试。最后，我们对生成的样本进行人工评估并提供人类表现的分析。我们希望我们的贡献能够推动语言引导设计生成的研究向前发展 1。
用于语言引导的平面图生成的数据集
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