DocSynthv2: A Practical Autoregressive Modeling for Document Generation

虽然文档布局的生成已经得到了广泛探索，但是同时包含布局和内容的综合文档生成则面临更为复杂的挑战。本文深入探讨了这一高级领域，提出了一种名为DocSynthv2的新方法，通过开发一个简单而有效的自回归结构模型。我们的模型在整合布局和文本提示方面与众不同，超越了现有的布局生成方法。通过关注文档中结构元素和文本内容之间的关系，我们旨在生成连贯和具有上下文相关性的文档，而不依赖于视觉组件。通过对我们新任务的策划基准的实验研究，我们展示了我们的模型在结合布局和文本信息方面提高文档生成质量和相关性的能力，为文档创建和自动化设计的研究开辟了新的途径。我们的发现强调了自回归模型在处理复杂文档生成任务方面的有效性。

本文旨在探讨综合布局和内容的文档生成问题，并提出了一种新的自回归结构模型解决方案。该模型通过结合布局和文本线索来生成具有上下文相关性的文档，不依赖于视觉元素。该论文试图解决文档生成中布局和内容的综合问题，这是一个比较新的问题。

本文提出了一种新的自回归结构模型，通过结合文本和布局信息来生成文档。该模型的关键思路在于通过分析文档中的结构元素和文本内容之间的关系来生成上下文相关的文档。

本文的亮点在于提出了一种新颖的文档生成模型，结合了文本和布局信息，能够生成上下文相关的文档。作者还提出了一个基准数据集，并进行了实验研究，证明了该模型的有效性。此外，本文还提出了一些值得进一步研究的问题，例如如何更好地处理文本和布局之间的关系。

最近在这个领域中，还有一些相关的研究，例如《Generating Documents with Recurrent Neural Networks》、《A Deep Generative Framework for Paraphrase Generation》等。