論文の概要: Dynamic Typography: Bringing Text to Life via Video Diffusion Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11614v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 13:16:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-06 14:56:32.951922
• Title: Dynamic Typography: Bringing Text to Life via Video Diffusion Prior
• Title（参考訳）: ダイナミック・タイポグラフィー: ビデオ拡散による生活にテキストをもたらす
• Authors: Zichen Liu, Yihao Meng, Hao Ouyang, Yue Yu, Bolin Zhao, Daniel Cohen-Or, Huamin Qu,
• Abstract要約: 動的タイポグラフィー(Dynamic Typography)と呼ばれる自動テキストアニメーション方式を提案する。 意味的意味を伝えるために文字を変形させ、ユーザプロンプトに基づいて活気ある動きを注入する。 本手法は,ベクトルグラフィックス表現とエンドツーエンド最適化に基づくフレームワークを利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.72522617586593
• License:
• Abstract: Text animation serves as an expressive medium, transforming static communication into dynamic experiences by infusing words with motion to evoke emotions, emphasize meanings, and construct compelling narratives. Crafting animations that are semantically aware poses significant challenges, demanding expertise in graphic design and animation. We present an automated text animation scheme, termed "Dynamic Typography", which combines two challenging tasks. It deforms letters to convey semantic meaning and infuses them with vibrant movements based on user prompts. Our technique harnesses vector graphics representations and an end-to-end optimization-based framework. This framework employs neural displacement fields to convert letters into base shapes and applies per-frame motion, encouraging coherence with the intended textual concept. Shape preservation techniques and perceptual loss regularization are employed to maintain legibility and structural integrity throughout the animation process. We demonstrate the generalizability of our approach across various text-to-video models and highlight the superiority of our end-to-end methodology over baseline methods, which might comprise separate tasks. Through quantitative and qualitative evaluations, we demonstrate the effectiveness of our framework in generating coherent text animations that faithfully interpret user prompts while maintaining readability. Our code is available at: https://animate-your-word.github.io/demo/.
• Abstract（参考訳）: テキストアニメーションは、感情を誘発し、意味を強調し、魅力的な物語を構築することによって、静的なコミュニケーションを動的体験に変換する表現媒体として機能する。 セマンティックに認識されているアニメーションを作成することは、グラフィックデザインとアニメーションに関する専門知識を必要とする、重大な課題を引き起こす。 本稿では,2つの課題を組み合わせ,動的タイポグラフィー(Dynamic Typography)と呼ばれる自動テキストアニメーション方式を提案する。 意味的意味を伝えるために文字を変形させ、ユーザプロンプトに基づいて活気ある動きを注入する。 本手法は,ベクトルグラフィックス表現とエンドツーエンド最適化に基づくフレームワークを利用する。 このフレームワークは、ニューラルネットワークを用いて文字を基本形に変換し、フレームごとの動きを適用し、意図したテキストの概念との一貫性を促進する。 形状保存技術と知覚的損失正規化は、アニメーションプロセス全体を通して可視性と構造的整合性を維持するために用いられる。 様々なテキスト・ビデオ・モデルにまたがるアプローチの一般化性を実証し、異なるタスクを構成するであろうベースライン・メソッドよりもエンド・ツー・エンド・エンド・方法論の優位性を強調した。 定量的かつ質的な評価を通じて,可読性を維持しつつユーザのプロンプトを忠実に解釈するコヒーレントなテキストアニメーションを生成する上で,我々のフレームワークの有効性を実証する。 私たちのコードは、https://animate-your-word.github.io/demo/.com/で利用可能です。

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