論文の概要: FASTER: A Font-Agnostic Scene Text Editing and Rendering Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02905v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 10:51:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:55:58.278201
• Title: FASTER: A Font-Agnostic Scene Text Editing and Rendering Framework
• Title（参考訳）: FASTER: フォント非依存のシーンテキスト編集とレンダリングフレームワーク
• Authors: Alloy Das, Sanket Biswas, Prasun Roy, Subhankar Ghosh, Umapada Pal, Michael Blumenstein, Josep Lladós, Saumik Bhattacharya,
• Abstract要約: STE(Scene Text Editing)は、画像中の既存のテキストの変更を主な目的とする、難しい研究課題である。 既存のスタイル変換ベースのアプローチでは、複雑な画像背景、多様なフォント属性、テキスト内の様々な単語長によるサブパー編集性能が示されている。 フォントに依存しない新しいシーンテキスト編集・レンダリングフレームワークであるFASTERを提案し,任意のスタイルや場所のテキストを同時に生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.564048493848272
• License:
• Abstract: Scene Text Editing (STE) is a challenging research problem, that primarily aims towards modifying existing texts in an image while preserving the background and the font style of the original text. Despite its utility in numerous real-world applications, existing style-transfer-based approaches have shown sub-par editing performance due to (1) complex image backgrounds, (2) diverse font attributes, and (3) varying word lengths within the text. To address such limitations, in this paper, we propose a novel font-agnostic scene text editing and rendering framework, named FASTER, for simultaneously generating text in arbitrary styles and locations while preserving a natural and realistic appearance and structure. A combined fusion of target mask generation and style transfer units, with a cascaded self-attention mechanism has been proposed to focus on multi-level text region edits to handle varying word lengths. Extensive evaluation on a real-world database with further subjective human evaluation study indicates the superiority of FASTER in both scene text editing and rendering tasks, in terms of model performance and efficiency. Our code will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: STE(Scene Text Editing)は、画像中の既存のテキストの変更と、元のテキストの背景とフォントスタイルの保存を主な目的とする、困難な研究課題である。 多くの実世界のアプリケーションで有効であるが,(1)複雑な画像背景,(2)多様なフォント属性,(3)テキスト内の単語長の変化などにより,既存のスタイル変換ベースのアプローチではサブパー編集性能が向上している。 このような制約に対処するため,本研究では,自然かつ現実的な外観と構造を維持しつつ,任意のスタイルや場所のテキストを同時に生成する,フォントに依存しない新しいシーンテキスト編集・レンダリングフレームワークであるFASTERを提案する。 ターゲットマスク生成とスタイル伝達ユニットの融合と,多レベルテキスト領域の編集に焦点をあてる自己認識機構が提案されている。 より主観的な人的評価研究を施した実世界のデータベースにおける広範囲な評価は、モデルの性能と効率の観点から、シーンテキストの編集とレンダリングの両方におけるFASTERの優位性を示している。 私たちのコードは受け入れ次第解放されます。

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