creative-graphic-design/Magazine

Magazine是一个杂志布局数据集，随《Content-aware Generative Modeling of Graphic Design Layouts》论文（SIGGRAPH 2019）发布。该数据集用于研究基于视觉和文本内容的图形布局生成，包含大规模杂志页面，具有细粒度的布局标注和关键词标签。数据集包含3,919个训练样本，每个样本包括文件名、类别（如时尚、食品、新闻、科学、旅行、婚礼）、尺寸、布局元素（如文本、图像、标题、文本覆盖图像、标题覆盖图像的多边形坐标）、关键词序列和相关图像。它支持内容感知布局生成、图形布局建模和图像条件设计生成等任务，主要语言为英语。Magazine is a magazine layout dataset released with *Content-aware Generative Modeling of Graphic Design Layouts*. The paper studies graphic layout generation conditioned on visual and textual content and introduces a large-scale magazine layout dataset with fine-grained layout annotations and keyword labels.

原始信息汇总

数据集卡片 - Magazine数据集

数据集描述

数据集概述

一个大规模的杂志布局数据集，具有细粒度的布局注释和关键词标记。

支持的任务和排行榜

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语言

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数据集结构

数据实例

要使用Magazine数据集，您需要从OneDrive下载图像和布局注释，并将其放置在以下结构中并指定其路径：

shell /path/to/datasets ├── MagImage.zip └── MagLayout.zip

python import datasets as ds

dataset = ds.load_dataset( path="shunk031/Magazine", data_dir="/path/to/datasets/", # 指定下载目录的路径 )

数据字段

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数据分割

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数据集创建

策划理由

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源数据

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初始数据收集和规范化

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源语言生产者是谁？

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注释

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注释过程

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注释者是谁？

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个人和敏感信息

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使用数据集的注意事项

数据集的社会影响

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偏见的讨论

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其他已知限制

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附加信息

数据集策展人

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许可信息

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引用信息

bibtex @article{zheng2019content, title={Content-aware generative modeling of graphic design layouts}, author={Zheng, Xinru and Qiao, Xiaotian and Cao, Ying and Lau, Rynson WH}, journal={ACM Transactions on Graphics (TOG)}, volume={38}, number={4}, pages={1--15}, year={2019}, publisher={ACM New York, NY, USA} }

贡献

感谢Xinru Zheng和Xiaotian Qiao创建此数据集。

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建基于对大规模杂志布局的精细标注和关键词标记，旨在为图像到图像、文本到图像以及无条件图像生成等任务提供丰富的训练资源。数据集包含了杂志的图像和对应的布局标注，通过对原始数据进行收集和规范化处理，构建了一个包含3919个训练样本的集合。

特点

Magazine数据集的特点在于其提供了大规模的杂志布局实例，并且每个实例都附带了详细的布局标注和关键词信息。这些布局标注包括文本、图像、标题等元素的类别和位置，为研究人员和开发者提供了丰富的细粒度信息，有助于提升图形设计、布局生成等领域的算法性能。

使用方法

使用该数据集时，用户需要通过Hugging Face的datasets库加载数据集，并指定数据目录。数据集加载后，用户可以访问图像、布局标注、关键词等字段，进行进一步的数据处理和模型训练。此外，数据集的官方页面还提供了图像和布局标注文件的下载链接，以便用户进行离线使用和探索。

背景与挑战

背景概述

Magazine数据集，诞生于2019年，由Xiaotian Qiao等研究人员精心构建，旨在为图像布局生成领域提供一种内容感知的生成模型。该数据集包含大量杂志布局，具有精细的布局注释和关键词标注。其核心研究问题是如何通过内容感知生成技术，自动化地创建视觉吸引力的图像布局。在图像生成与图形设计领域，Magazine数据集的影响力不容小觑，为相关研究提供了宝贵的资源。

当前挑战

该数据集在构建过程中遇到的挑战包括：1)如何准确地进行图像布局的注释，确保生成模型的准确性；2)如何平衡数据集中不同类别的样本，以避免模型对某一类别的过度拟合；3)在生成模型的设计中，如何处理多样化的设计元素，如文本、图像、标题等，以及它们在布局中的位置关系。在解决领域问题上，Magazine数据集面临的挑战是如何生成既符合设计原则又具有创意性的图像布局，同时确保其内容的相关性和视觉吸引力。

常用场景

经典使用场景

在图形设计领域，Magazine数据集以其精细的布局注释和关键词标注而成为研究的热点。其经典使用场景主要在于训练内容感知的生成模型，以自动创建视觉吸引力的杂志布局。通过对该数据集的学习，模型能够理解和模仿专业设计师的布局决策，为不同类别的内容生成适配的视觉布局。

衍生相关工作

基于Magazine数据集，衍生出了多项经典工作，如内容感知的布局生成模型、图像与文本的协同生成算法等。这些研究进一步推动了计算机图形学和计算机视觉领域的结合，为智能设计系统的发展奠定了基础。

数据集最近研究

最新研究方向

在图像生成与布局设计领域，Magazine数据集以其细腻的布局标注和关键词标记受到研究者的广泛关注。近期，该数据集被用于内容感知生成模型的研究，旨在通过深度学习技术自动生成具有视觉吸引力的图形设计布局。此研究方向对于在线出版、广告设计以及个性化内容展示等领域具有重要影响，有助于提升自动化设计系统的生成质量和效率。研究者们通过该数据集正在探索如何更好地融合文本、图像以及布局元素，以创造出既符合设计原则又满足用户需求的作品，推动着图形设计自动化技术的发展。