Fugu-MT 論文翻訳(概要): AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing

論文の概要: AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03054v1
Date: Mon, 6 Nov 2023 12:10:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-07 14:36:09.508436
Title: AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing
Title（参考訳）: anytext:多言語視覚テキストの生成と編集
Authors: Yuxiang Tuo, Wangmeng Xiang, Jun-Yan He, Yifeng Geng, Xuansong Xie
Abstract要約: 拡散型多言語視覚テキスト生成・編集モデルであるAnyTextを紹介する。 AnyTextは複数の言語で文字を書くことができます。我々は、OCRアノテーションと300万の画像テキストペアを複数言語で含む、最初の大規模多言語テキスト画像データセットであるAnyWord-3Mをコントリビュートする。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.811943975513483
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Diffusion model based Text-to-Image has achieved impressive achievements recently. Although current technology for synthesizing images is highly advanced and capable of generating images with high fidelity, it is still possible to give the show away when focusing on the text area in the generated image. To address this issue, we introduce AnyText, a diffusion-based multilingual visual text generation and editing model, that focuses on rendering accurate and coherent text in the image. AnyText comprises a diffusion pipeline with two primary elements: an auxiliary latent module and a text embedding module. The former uses inputs like text glyph, position, and masked image to generate latent features for text generation or editing. The latter employs an OCR model for encoding stroke data as embeddings, which blend with image caption embeddings from the tokenizer to generate texts that seamlessly integrate with the background. We employed text-control diffusion loss and text perceptual loss for training to further enhance writing accuracy. AnyText can write characters in multiple languages, to the best of our knowledge, this is the first work to address multilingual visual text generation. It is worth mentioning that AnyText can be plugged into existing diffusion models from the community for rendering or editing text accurately. After conducting extensive evaluation experiments, our method has outperformed all other approaches by a significant margin. Additionally, we contribute the first large-scale multilingual text images dataset, AnyWord-3M, containing 3 million image-text pairs with OCR annotations in multiple languages. Based on AnyWord-3M dataset, we propose AnyText-benchmark for the evaluation of visual text generation accuracy and quality. Our project will be open-sourced on https://github.com/tyxsspa/AnyText to improve and promote the development of text generation technology.
Abstract（参考訳）: 拡散モデルに基づくText-to-Imageは最近、素晴らしい成果を上げています。現在, 画像合成技術は高度に進歩しており, 忠実度の高い画像を生成することができるが, 生成した画像のテキスト領域に注目する場合には, 表示を排除できる。この問題に対処するため,拡散型多言語視覚テキスト生成・編集モデルであるAnyTextを紹介した。 anytextは、補助的潜在モジュールとテキスト埋め込みモジュールという2つの主要な要素を持つ拡散パイプラインで構成されている。前者はテキストグリフ、位置、マスク画像などの入力を使用してテキスト生成や編集の遅延機能を生成する。後者は、ストロークデータを埋め込みとしてエンコードするためのOCRモデルを採用しており、トークンのイメージキャプションの埋め込みと組み合わせて、背景とシームレスに統合するテキストを生成する。テキスト制御拡散損失とテキスト知覚損失を訓練に採用し,文章の精度をさらに向上させた。 anytextは、私たちの知る限りでは、複数の言語で文字を書くことができます。 AnyTextはコミュニティの既存の拡散モデルにプラグインして、テキストのレンダリングや編集を正確に行うこともできる。広範な評価実験を行った結果,本手法は他の手法をかなり上回っている。さらに,300万のイメージテキストペアとocrアノテーションを複数言語で含む,最初の大規模多言語テキストイメージデータセットanyword-3mをコントリビュートする。 anyword-3mデータセットに基づいて,テキスト生成精度と品質評価のためのanytext-benchmarkを提案する。私たちのプロジェクトは、テキスト生成技術の改善と促進のために、https://github.com/tyxspa/anytextでオープンソース化されます。

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