論文の概要: Towards Book Cover Design via Layout Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11088v1
• Date: Mon, 24 May 2021 04:28:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:12:30.185725
• Title: Towards Book Cover Design via Layout Graphs
• Title（参考訳）: レイアウトグラフによるブックカバーデザインに向けて
• Authors: Wensheng Zhang, Yan Zheng, Taiga Miyazono, Seiichi Uchida, Brian Kenji Iwana
• Abstract要約: 本稿では,手軽なレイアウトグラフに基づいて本のカバーを生成可能な生成ニューラルネットワークを提案する。 レイアウトグラフにはテキスト、自然なシーンオブジェクト、固い色空間などのオブジェクトが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.028269880425455
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Book covers are intentionally designed and provide an introduction to a book. However, they typically require professional skills to design and produce the cover images. Thus, we propose a generative neural network that can produce book covers based on an easy-to-use layout graph. The layout graph contains objects such as text, natural scene objects, and solid color spaces. This layout graph is embedded using a graph convolutional neural network and then used with a mask proposal generator and a bounding-box generator and filled using an object proposal generator. Next, the objects are compiled into a single image and the entire network is trained using a combination of adversarial training, perceptual training, and reconstruction. Finally, a Style Retention Network (SRNet) is used to transfer the learned font style onto the desired text. Using the proposed method allows for easily controlled and unique book covers.
• Abstract（参考訳）: 本カバーは故意に設計され、本の導入を提供する。 しかし、通常、カバー画像の設計と作成には専門的なスキルが必要となる。 そこで本研究では,使い易いレイアウトグラフに基づいて書籍の表紙を作成できる生成ニューラルネットワークを提案する。 レイアウトグラフには、テキスト、自然シーンオブジェクト、固体カラースペースなどのオブジェクトが含まれている。 このレイアウトグラフは、グラフ畳み込みニューラルネットワークを使用して埋め込み、マスク提案生成器とバウンディングボックス生成器で使用し、オブジェクト提案生成器で満たされる。 次に、オブジェクトを1つのイメージにコンパイルし、敵対的トレーニング、知覚的トレーニング、再構築の組み合わせを用いてネットワーク全体をトレーニングする。 最後に、スタイル保持ネットワーク(srnet)を使用して学習したフォントスタイルを所望のテキストに転送する。 提案手法を用いることで, コントロールが容易で, 独特な書籍カバーが可能となる。

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