【技術實現步驟摘要】
技術介紹
1、以下內容總體上涉及機器學習，并且更具體地涉及用于文檔處理的機器學習。
2、數字文檔編輯(或文檔處理)是指使用計算機或其他電子設備對數字文檔進行更改的過程。這可能包括添加、刪除、或修改文檔中的文本、圖像、和其他內容。各種應用或工具可以支持用于創建和編輯文檔的不同功能，并且這些工具可以用于創建和編輯各種各樣的文檔。此外，數字文檔可以用于各式各樣的通信任務，包括正式文檔的復制、通過在線廣告、社交媒體帖子、傳單、海報、廣告牌、web和移動應用原型等進行通信。
技術實現思路
1、本公開描述了用于文檔處理的系統和方法。本公開的實施例包括被配置為基于來自用戶的提示，生成結構化文檔(例如，photoshop文檔(psd)、可移植文檔格式(pdf)文檔等)的文檔處理裝置。文檔處理裝置可以基于提示來生成文本嵌入、基于文本嵌入來生成潛在向量、并且對潛在向量進行解碼以獲得用于結構化文檔的多個文檔資源(asset)(例如，圖像資源)。文檔處理裝置然后可以通過組合文檔資源(例如，組合成不同的層，諸如背景層和前景層)來創建結構化文檔。因此，文檔處理裝置可以用于創建連貫的結構化文檔(例如，而不是簡單的圖像)。
2、描述了用于文檔處理的機器學習的方法、裝置、非暫態計算機可讀介質、和系統。該方法、裝置、非暫態計算機可讀介質、和系統的一個或多個方面包括：獲得包括描述多個元素的文檔描述的提示；使用生成神經網絡，基于提示來生成多個圖像資源，其中多個圖像資源與文檔描述的多個元素相對應；
3、描述了用于文檔處理的機器學習的方法、裝置、非暫態計算機可讀介質、和系統。該方法、裝置、非暫態計算機可讀介質、和系統的一個或多個方面包括：獲得包括結構化文檔和結構化文檔的文檔描述的訓練數據，其中結構化文檔包括多個圖像資源和描述多個圖像資源之間的關系的元數據；以及使用訓練數據，訓練生成神經網絡，其中生成神經網絡被訓練以基于文檔描述來生成多個圖像資源。
4、描述了用于文檔處理的機器學習的裝置、系統、和方法。該裝置、系統、和方法的一個或多個方面包括：至少一個存儲器組件；至少一個處理設備，耦合到至少一個存儲器組件，其中處理設備被配置為執行存儲在至少一個存儲器組件中的指令；生成神經網絡，包括存儲在至少一個存儲器組件中的參數，其中生成神經網絡被配置為基于提示來生成多個圖像資源；以及文檔生成器，被配置為生成包括多個圖像資源和描述多個圖像資源之間的關系的元數據的結構化文檔。
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1.一種方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
3.根據權利要求1所述的方法，還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，還包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其中：
6.根據權利要求1所述的方法，還包括：
7.根據權利要求6所述的方法，還包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其中：
9.一種方法，包括：
10.根據權利要求9所述的方法，還包括：
11.根據權利要求9所述的方法，還包括：
12.根據權利要求11所述的方法，還包括：
13.根據權利要求9所述的方法，其中：
14.根據權利要求9所述的方法，其中：
15.一種系統，包括：
16.根據權利要求15所述的系統，還包括：
17.根據權利要求16所述的系統，其中所述解碼器包括變分自編碼器VAE模型的解碼器。
18.根據權利要求15所述的系統，還包括：
19.根據權利要求18所述的系統，其中所述文本編碼器
20.根據權利要求18所述的系統，其中所述生成神經網絡包括基于UNet架構的擴散模型。
...【技術特征摘要】
1.一種方法，包括：
2.根據權利要求1所述的方法，還包括：
3.根據權利要求1所述的方法，還包括：
4.根據權利要求3所述的方法，還包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其中：
6.根據權利要求1所述的方法，還包括：
7.根據權利要求6所述的方法，還包括：
8.根據權利要求1所述的方法，其中：
9.一種方法，包括：
10.根據權利要求9所述的方法，還包括：
11.根據權利要求9所述的方法，還包括：
12.根據權利要求11所述的方法，還包括：
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