論文の概要: Character-Aware Models Improve Visual Text Rendering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10562v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 18:59:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 14:10:56.475620
• Title: Character-Aware Models Improve Visual Text Rendering
• Title（参考訳）: 文字認識モデルによるビジュアルテキストレンダリングの改善
• Authors: Rosanne Liu, Dan Garrette, Chitwan Saharia, William Chan, Adam Roberts, Sharan Narang, Irina Blok, RJ Mical, Mohammad Norouzi, Noah Constant
• Abstract要約: 現在の画像生成モデルは、十分に整形されたビジュアルテキストを生成するのに苦労している。 文字認識モデルは、新しい綴りタスクに大きな利益をもたらす。 モデルでは、視覚的な綴りの精度は、稀な単語の競合よりも30ポイント以上向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.19915686282047
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current image generation models struggle to reliably produce well-formed visual text. In this paper, we investigate a key contributing factor: popular text-to-image models lack character-level input features, making it much harder to predict a word's visual makeup as a series of glyphs. To quantify the extent of this effect, we conduct a series of controlled experiments comparing character-aware vs. character-blind text encoders. In the text-only domain, we find that character-aware models provide large gains on a novel spelling task (WikiSpell). Transferring these learnings onto the visual domain, we train a suite of image generation models, and show that character-aware variants outperform their character-blind counterparts across a range of novel text rendering tasks (our DrawText benchmark). Our models set a much higher state-of-the-art on visual spelling, with 30+ point accuracy gains over competitors on rare words, despite training on far fewer examples.
• Abstract（参考訳）: 現在の画像生成モデルは、よく形成されたビジュアルテキストを確実に生成するのに苦労している。 一般的なテキストから画像へのモデルには文字レベルの入力機能がないため、単語の視覚的な構成を一連のグリフとして予測するのがずっと困難である。 この効果の程度を定量化するために,文字認識と文字認識テキストエンコーダを比較した一連の制御実験を行った。 テキストのみのドメインでは、文字認識モデルは新しいスペルタスク(WikiSpell)に大きな利益をもたらす。 これらの学習を視覚領域に転送し、画像生成モデルをトレーニングし、文字認識の変種が、新しいテキストレンダリングタスク(DrawTextベンチマーク)で文字認識の変種よりも優れていることを示す。 われわれのモデルはビジュアルスペルの精度をはるかに高く設定し、稀な単語の競合よりも30ポイント以上精度が向上した。

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