論文の概要: CustomText: Customized Textual Image Generation using Diffusion Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12531v1
- Date: Tue, 21 May 2024 06:43:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-22 14:08:52.839883
- Title: CustomText: Customized Textual Image Generation using Diffusion Models
- Title（参考訳）: CustomText:拡散モデルを用いたカスタムテキスト画像生成
- Authors: Shubham Paliwal, Arushi Jain, Monika Sharma, Vikram Jamwal, Lovekesh Vig,
- Abstract要約: テキスト画像生成は、広告、教育、製品パッケージング、ソーシャルメディア、情報視覚化、ブランディングといった様々な分野にまたがる。
拡散モデルを用いた言語誘導画像合成における最近の進歩にもかかわらず、現在のモデルは画像生成に優れ、正確なテキストレンダリングに苦慮し、フォント属性の限定的な制御を提供する。
本稿では,高精度なテキストカスタマイズによる高品質な画像合成の実現を目標とし,画像生成モデルの進歩に寄与する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.239661107392324
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Textual image generation spans diverse fields like advertising, education, product packaging, social media, information visualization, and branding. Despite recent strides in language-guided image synthesis using diffusion models, current models excel in image generation but struggle with accurate text rendering and offer limited control over font attributes. In this paper, we aim to enhance the synthesis of high-quality images with precise text customization, thereby contributing to the advancement of image generation models. We call our proposed method CustomText. Our implementation leverages a pre-trained TextDiffuser model to enable control over font color, background, and types. Additionally, to address the challenge of accurately rendering small-sized fonts, we train the ControlNet model for a consistency decoder, significantly enhancing text-generation performance. We assess the performance of CustomText in comparison to previous methods of textual image generation on the publicly available CTW-1500 dataset and a self-curated dataset for small-text generation, showcasing superior results.
- Abstract（参考訳）: テキスト画像生成は、広告、教育、製品パッケージング、ソーシャルメディア、情報視覚化、ブランディングといった様々な分野にまたがる。
拡散モデルを用いた言語誘導画像合成における最近の進歩にもかかわらず、現在のモデルは画像生成に優れ、正確なテキストレンダリングに苦慮し、フォント属性の限定的な制御を提供する。
本稿では,高精度なテキストカスタマイズによる高品質な画像合成の実現を目標とし,画像生成モデルの進歩に寄与する。
提案したメソッドをCustomTextと呼びます。
我々の実装では、事前訓練されたTextDiffuserモデルを利用して、フォントの色、背景、型を制御する。
さらに,小型フォントを正確にレンダリングする課題に対処するため,一貫性デコーダとしてコントロールネットモデルを訓練し,テキスト生成性能を大幅に向上させる。
我々は,従来のCTW-1500データセットと小文字生成のための自己計算データセットのテキスト生成法と比較して,CustomTextの性能を評価し,優れた結果を示す。
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