論文の概要: Text2Poster: Laying out Stylized Texts on Retrieved Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.02363v1
• Date: Fri, 6 Jan 2023 04:06:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-10 00:10:00.207927
• Title: Text2Poster: Laying out Stylized Texts on Retrieved Images
• Title（参考訳）: Text2Poster: 検索した画像にスティル化されたテキストをレイアウトする
• Authors: Chuhao Jin, Hongteng Xu, Ruihua Song, Zhiwu Lu
• Abstract要約: ポスター生成は広範囲のアプリケーションにとって重要なタスクであり、しばしば時間がかかり、手作業による編集や芸術的な経験を必要とする。 我々は,テキスト情報から視覚効果のあるポスターを自動的に生成する,textitText2Posterという新しいデータ駆動フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.466518932018175
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Poster generation is a significant task for a wide range of applications, which is often time-consuming and requires lots of manual editing and artistic experience. In this paper, we propose a novel data-driven framework, called \textit{Text2Poster}, to automatically generate visually-effective posters from textual information. Imitating the process of manual poster editing, our framework leverages a large-scale pretrained visual-textual model to retrieve background images from given texts, lays out the texts on the images iteratively by cascaded auto-encoders, and finally, stylizes the texts by a matching-based method. We learn the modules of the framework by weakly- and self-supervised learning strategies, mitigating the demand for labeled data. Both objective and subjective experiments demonstrate that our Text2Poster outperforms state-of-the-art methods, including academic research and commercial software, on the quality of generated posters.
• Abstract（参考訳）: ポスター生成は広範囲のアプリケーションにとって重要なタスクであり、しばしば時間がかかり、手作業による編集や芸術的な経験を必要とする。 本稿では,テキスト情報から視覚的に有効なポスターを自動的に生成する,新しいデータ駆動フレームワークである \textit{text2poster} を提案する。 マニュアルポスター編集のプロセスを模倣したフレームワークでは,所定のテキストから背景画像を抽出し,逐次的な自動エンコーダによって画像上のテキストを反復的にレイアウトし,最後にマッチングベースの手法でテキストをスタイラライズする。 我々は、ラベル付きデータの需要を軽減し、弱々しく自己監督的な学習戦略によってフレームワークのモジュールを学習する。 客観的な実験と主観的な実験の両方で、text2posterは、学術研究や商用ソフトウェアを含む最先端の手法よりも、生成したポスターの品質に優れています。

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