通过建立 LayoutGAN 生成对抗网络，用于建模不同类型的 2D 元素之间的几何关系以合成各种现实布局，同时采用自注意力机制和可微分线框图渲染层进行实现。验证实验包括 MNIST 数字生成、文档布局生成、剪纸抽象场景生成和七巧板图形设计。

Jan, 2019

本文提出了一种从布局生成图像的方法，可以对单个对象的出现进行属性控制，从而提高对多个对象场景的建模。

Mar, 2021

本文提出了一种基于图像元素的深度生成模型 CGL-GAN，并设计了域对齐模块 DAM 来缩小训练和测试输入之间的差距，进而生成符合美感直觉的高质量图形布局。

Apr, 2022

本文探讨了生成对抗网络的应用在时尚设计上的可能性。实验表明，基于属性的 GAN（AttGAN）可以成功编辑时装的视觉特性，但也提示着 GAN 在设计概念的属性级别编辑上所存在的一些关键限制和未来需要解决的研究问题。

Jul, 2020

通过一种基于生成对抗网络的自动化平面图生成方法，使用基于图的相关生成对抗网络和条件生成对抗网络的集成，并在迭代布局细化过程中使用之前生成的布局作为下一个输入约束。该研究提出了一种名为组件方式 GT 调节的简单非迭代训练过程，有效地学习这样的生成器，通过元优化技术控制迭代布局优化过程中传递哪些输入约束的时间，从而进一步提高所选指标。基于三种标准指标的定性和定量评估显示：所提出的系统在当前最先进技术水平上取得了重大进展，甚至可以与由专业建筑师设计的地面平面图媲美。

Mar, 2021

探讨利用语义布局和场景属性，通过条件生成对抗网络体系结构生成具有真实感的户外场景图像

Dec, 2016

该论文提出了一种基于属性控制的图像生成方法，该方法可以在实例级别实现对象外观的控制，并利用多种损失函数协作工作来提高生成图像的准确性、一致性和多样性，在 Visual Genome 数据集上的实验证明了该模型的能力，并证实了从布局任务中解耦对象 - 属性表示的可行性。

Aug, 2020

本文提出了一种基于 Transformer 框架的生成布局模型，可以灵活地融合设计语义，支持用户隐式或显式地指定元素排列约束，并展示了该模型在单模型下可以生成真实的布局。

Aug, 2021

本文提出了一种基于关系架构的新型图约束生成对抗网络，其生成器和鉴别器利用关系结构进行建模，旨在将约束编码到其关系网络的图结构中，将建筑约束作为图形输入，并生成一套轴对齐的房间边框，通过 117000 张实际的平面图像的定量和定性评估表明，该方法优于现有的方法和基线。

Mar, 2020

该研究提出使用基于类比的语义控制生成城市场景的方法，并证明该方法在各项指标和城市场景基准测试中优于现有基线。 此外，作者还证明了用于数据增强的实用性。

Jun, 2021