编码器（图 3，蓝色）位于生成器之前，而鉴别器（图 3，黄色）位于生成器之后。编码器和鉴别器都接收边界框集合作为输入。编码器为每嵌入，而鉴别器生成二分类逻辑向量以区分真实布局和虚假布局。此外，我们在鉴别器之后添加了一个辅助解码器（图 3，黄色），并在生成器之后添加了一个辅助重构器（图 3，绿色），以确保鉴别器和生成器的输出完全基于其输入元素，不包含任何捷径。在训练过程中，我们联合训练编码器、生成器及其辅助重构器，使其能够编码和重构真实的布局。同时，我们对抗性地训练鉴别器及其辅助解码器，使其能够将布局分类为真或假。在推理过程中，仅保留生成器，并从潜在空间采样以生成布局。
标准 理解背景为了实
现这一点，我们从目标检测原理中汲取灵感，并将 detr 架构融入到我们的框架中。因此，我们将我们的方法称为 layoutdetr。具体来说，我们使用 vision transformers (vit) 对背景图像进行编码，并利用 detr 实现中的解码器，将这些嵌入与布局生成器进行交叉注意（参见图 3 左下角）。
标准 3：理解前景元素。为此，我们修改了 detr 解码器，使其能够处理多模态前景输入。文本元素尤其以内容、长度和文本类别为特征。这些类别由专业营销人员定义，涵盖广告标题文本、正文文本、免责声明文本、按钮文本等（见图 3 左下角）。对于每个前景元素，我们分别对每个属性进行编码，并将其 电子邮件数据 嵌入连接起来作为生成器转换器的查询输入。
统还集成了一个互补
的布局生成器，该生成器与新兴的教学图像到图像编辑技术 instructpix2pix 相一致，该技术 化平面设计师的工 由扩散模型驱动。集成 instructpix2pix 的原理是将前景文本元素及其相关属性转换为指导背景图像编辑的教学提示。随后，我们对 instructpix2pix 进行微调，将干净的背景图像转换为叠加文本的图像，如图 4 所示。我们充分利用了 instructpix2pix 卓越的提示可控性，同时也承认其在文本生成质量方面的局限性。因此， 我们的方法专注于仅提取图像编辑后文本边界框所表示的布局信息，而忽略文本像素。
保留确保法律可追溯性
确保电子邮件数据合规存储的同时，企业还必须保留用 玻利维亚目录 户授权的相关证据。包括选择加入的时间戳、IP地址、原始同意表单内容及用户所接受的隐私政策版本。这些数据不仅用于内部审计，还能在法律纠纷中提供清晰的证明材料。例如在GDPR框架下，企业必须能够向监管机构证明其数据收集与使用得到了用户的知情和明确授权。为此，推荐使用支持审计日志和时间线记录的系统，确保每一次数据变更或用户操作都有据可查。完整且结构化的记录机制，是实现合规性和法律自证能力的核心保障。