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OpenCOLE：朝可重现的自动图形设计生成迈进
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了OpenCOLE，一种用于自动图形设计的开放框架，通过使用公开数据集进行模型训练，取得了有希望的性能。该框架的流程和训练结果已发布，以促进开放式开发。
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关键要点
- 自动生成图形设计受到极大关注。
- 现有技术方法复杂，依赖专有数据集，难以复现。
- 提出了OpenCOLE，一个用于自动图形设计的开放框架。
- 基于OpenCOLE建立了改进版的COLE，仅使用公开数据集进行模型训练。
- 根据GPT4V评估，模型表现出与原始COLE可比的性能。
- 发布了流程和训练结果，以促进开放式开发。
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