論文の概要: TextPainter: Multimodal Text Image Generation withVisual-harmony and Text-comprehension for Poster Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04733v1
• Date: Wed, 9 Aug 2023 06:59:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-10 15:02:58.229639
• Title: TextPainter: Multimodal Text Image Generation withVisual-harmony and Text-comprehension for Poster Design
• Title（参考訳）: TextPainter: ポスターデザインのためのビジュアルハーモニーとテキスト理解によるマルチモーダルテキスト画像生成
• Authors: Yifan Gao, Jinpeng Lin, Min Zhou, Chuanbin Liu, Hongtao Xie, Tiezheng Ge, Yuning Jiang
• Abstract要約: 本研究では,テキスト画像を生成するための新しいマルチモーダルアプローチであるTextPainterを紹介する。 TextPainterは、グローバルなローカル背景画像をスタイルのヒントとして取り、テキスト画像生成を視覚調和でガイドする。 約80Kのポスターに文レベルのバウンディングボックスとテキストの内容が付加されたPosterT80Kデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.2118626683378
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text design is one of the most critical procedures in poster design, as it relies heavily on the creativity and expertise of humans to design text images considering the visual harmony and text-semantic. This study introduces TextPainter, a novel multimodal approach that leverages contextual visual information and corresponding text semantics to generate text images. Specifically, TextPainter takes the global-local background image as a hint of style and guides the text image generation with visual harmony. Furthermore, we leverage the language model and introduce a text comprehension module to achieve both sentence-level and word-level style variations. Besides, we construct the PosterT80K dataset, consisting of about 80K posters annotated with sentence-level bounding boxes and text contents. We hope this dataset will pave the way for further research on multimodal text image generation. Extensive quantitative and qualitative experiments demonstrate that TextPainter can generatevisually-and-semantically-harmonious text images for posters.
• Abstract（参考訳）: テキストデザインはポスターデザインにおいて最も重要な手順の1つであり、視覚調和とテキスト概念を考慮したテキスト画像を設計するための人間の創造性と専門性に大きく依存している。 本研究は,文脈視覚情報と対応するテキストセマンティクスを利用してテキスト画像を生成する,新しいマルチモーダルアプローチであるtextpainterを紹介する。 具体的には、TextPainterは、グローバルな背景画像をスタイルのヒントとして捉え、テキスト画像生成を視覚調和で導く。 さらに,言語モデルを利用してテキスト理解モジュールを導入し,文レベルと単語レベルの両方のバリエーションを実現する。 さらに,約80Kのポスターに文レベルのバウンディングボックスとテキスト内容を付加したPosterT80Kデータセットを構築した。 このデータセットがマルチモーダルテキスト画像生成に関するさらなる研究の道を開くことを願っている。 広範に量的および質的な実験により、TextPainterはポスターの視覚的にも感覚的にも調和したテキストイメージを生成することができることを示した。

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