論文の概要: VATr++: Choose Your Words Wisely for Handwritten Text Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10798v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 16:21:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 15:17:02.448628
• Title: VATr++: Choose Your Words Wisely for Handwritten Text Generation
• Title（参考訳）: VATr++:手書きテキスト生成のために単語を簡潔に選択する
• Authors: Bram Vanherle, Vittorio Pippi, Silvia Cascianelli, Nick Michiels, Frank Van Reeth, Rita Cucchiara
• Abstract要約: 本研究は,HTGモデルトレーニングにおける視覚的およびテキスト的入力の影響と,その後のパフォーマンスへの影響について検討する。 本稿では,モデルの性能向上と一般化を実現するための,入力準備と訓練規則化のための戦略を提案する。 特に,HTGの評価プロトコルの標準化を提案し,既存のアプローチの総合的なベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.85795187719533
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Styled Handwritten Text Generation (HTG) has received significant attention in recent years, propelled by the success of learning-based solutions employing GANs, Transformers, and, preliminarily, Diffusion Models. Despite this surge in interest, there remains a critical yet understudied aspect - the impact of the input, both visual and textual, on the HTG model training and its subsequent influence on performance. This study delves deeper into a cutting-edge Styled-HTG approach, proposing strategies for input preparation and training regularization that allow the model to achieve better performance and generalize better. These aspects are validated through extensive analysis on several different settings and datasets. Moreover, in this work, we go beyond performance optimization and address a significant hurdle in HTG research - the lack of a standardized evaluation protocol. In particular, we propose a standardization of the evaluation protocol for HTG and conduct a comprehensive benchmarking of existing approaches. By doing so, we aim to establish a foundation for fair and meaningful comparisons between HTG strategies, fostering progress in the field.
• Abstract（参考訳）: 近年, GAN, Transformer, および未熟な拡散モデルを用いた学習ベースソリューションの成功により, スタイル付き手書きテキスト生成 (HTG) が注目されている。 このような関心の高まりにもかかわらず、入力がHTGモデルのトレーニングに視覚的およびテキスト的の影響と、その後のパフォーマンスへの影響という、重要な未調査の側面が依然として残っている。 本研究は,最先端のhtgアプローチに深く掘り下げ,入力準備とトレーニング正規化のための戦略を提案し,モデルの性能向上と一般化を可能にした。 これらの側面は、いくつかの異なる設定とデータセットに関する広範な分析を通じて検証される。 さらに,本研究では,HTG研究における性能最適化を超えて,標準化された評価プロトコルの欠如に対処する。 特に,HTGの評価プロトコルの標準化を提案し,既存のアプローチの総合的なベンチマークを行う。 そのために我々は,htg戦略の公平かつ有意義な比較の基礎を確立し,この分野の進歩を育むことを目指している。

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