自动布局生成是我之前做banner生成中非常重要的一步，好的布局是成功的一半，在19年之前甚至更早时间，我们做这块主要是对标阿里的鹿班，那时候的技术方案主要是我之前发的smartbanner中，基本还是要靠模板以及相应的pipeline上的串联来达到生成的目的，是相对较长的链路，通常来说，算法自动生成的布局不可用性太高，自由度太大。布局生成以往主要还是通过GAN来做，比如layoutgan等，我们之前还是主要由模板等传统的约束逻辑来做，本文是基于diffusion model来做的，这块阿里妈妈也有很多落地的应用，还是能够很大程度上节省人力的。
1.introduction
布局生成任务考虑元素排列，每个元素都有一组属性，例如类别、位置或大小，根据任务的设置，可能会有可选的控制输入来指定部分元素或属性。
2.related work
2.1 layout generation
最近的布局生成方法考虑了无条件生成和在不同设置下的条件生成，例如类别或尺寸，关系约束，元素组成，细化等条件生成，将多个任务放在单个模型中。
2.2 discrete diffusion models
VQDiffusion
3.LayoutDM
在第一行中，layoutdm在离散状态空间中训练，从空白图逐步生成完整布局，在二行中，在抽样过程中，可以引导layoutdm执行各种条件生成任务，无需额外的训练或者外部模型。
3.1 Preliminary：discrete diffusion models
3.2 unconditional layout generation
一个布局是由l={(c1,b1),....(ce,be)}表示的元素集合，e是布局中元素的总数，c=(1...c)是布局中第i个元素的分类信息，bi是第i个元素的边界框，使用归一化坐标表示，中心点坐标和宽高。将布局生成视为生成token序列的方法。
在forward step中破坏布局，在reverse steps考虑所有元素和模态的方式去去噪布局，即重建布局。
layoutdm中的forward和reverse过程，从右往左是加噪过程，图像被添加噪声直到变成mask图片，从左往右是去噪图片，即重建布局。
3.3 conditional generation
在推理时，使用冻结layoutdm权重解决条件布局生成任务，在推理过程中向初始状态和采样状态中注入条件信息，不去修改去噪网络。