論文の概要: MetaDesigner: Advancing Artistic Typography Through AI-Driven, User-Centric, and Multilingual WordArt Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19859v4
- Date: Thu, 27 Feb 2025 08:36:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-28 14:52:28.788766
- Title: MetaDesigner: Advancing Artistic Typography Through AI-Driven, User-Centric, and Multilingual WordArt Synthesis
- Title（参考訳）: MetaDesigner: AI駆動、ユーザ中心、多言語WordArt合成によるアートタイポグラフィの向上
- Authors: Jun-Yan He, Zhi-Qi Cheng, Chenyang Li, Jingdong Sun, Qi He, Wangmeng Xiang, Hanyuan Chen, Jin-Peng Lan, Xianhui Lin, Kang Zhu, Bin Luo, Yifeng Geng, Xuansong Xie, Alexander G. Hauptmann,
- Abstract要約: MetaDesignerがLarge Language Models(LLM)を利用したアートタイポグラフィーのための変換フレームワークを導入
その基盤は、Pipeline、Glyph、Textureエージェントで構成されるマルチエージェントシステムであり、カスタマイズ可能なWordArtの作成をまとめてオーケストレーションしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.78359025027457
- License:
- Abstract: MetaDesigner introduces a transformative framework for artistic typography synthesis, powered by Large Language Models (LLMs) and grounded in a user-centric design paradigm. Its foundation is a multi-agent system comprising the Pipeline, Glyph, and Texture agents, which collectively orchestrate the creation of customizable WordArt, ranging from semantic enhancements to intricate textural elements. A central feedback mechanism leverages insights from both multimodal models and user evaluations, enabling iterative refinement of design parameters. Through this iterative process, MetaDesigner dynamically adjusts hyperparameters to align with user-defined stylistic and thematic preferences, consistently delivering WordArt that excels in visual quality and contextual resonance. Empirical evaluations underscore the system's versatility and effectiveness across diverse WordArt applications, yielding outputs that are both aesthetically compelling and context-sensitive.
- Abstract（参考訳）: MetaDesigner は,Large Language Models (LLMs) をベースとして,ユーザ中心の設計パラダイムを基盤とした,芸術的なタイポグラフィ合成のための変換フレームワークを導入している。
その基盤はPipeline、Glyph、Textureエージェントで構成されるマルチエージェントシステムであり、セマンティックエンハンスメントから複雑なテクスチャ要素まで、カスタマイズ可能なWordArtの作成をまとめてオーケストレーションする。
中心的なフィードバックメカニズムは、マルチモーダルモデルとユーザ評価の両方からの洞察を活用し、設計パラメータの反復的な改善を可能にする。
この反復的なプロセスを通じて、MetaDesignerはハイパーパラメータを動的に調整し、ユーザ定義のスタイルとテーマの好みに合わせて、視覚的品質とコンテキスト共鳴の優れたWordArtを一貫して提供します。
経験的評価は、様々なWordArtアプリケーションにまたがるシステムの汎用性と有効性を強調し、審美的に魅力的で文脈に敏感なアウトプットを出力する。
関連論文リスト
- GPTDrawer: Enhancing Visual Synthesis through ChatGPT [4.79996063469789]
GPTDrawerは、GPTベースのモデルの生成技術を活用して、視覚合成プロセスを強化する革新的なパイプラインである。
提案手法では,キーワード抽出,意味解析,画像テキストの一致評価を用いて,入力プロンプトを反復的に洗練するアルゴリズムを用いる。
その結果,ユーザ定義のプロンプトに従って生成した画像の忠実度が著しく向上したことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-11T00:42:44Z) - GLDesigner: Leveraging Multi-Modal LLMs as Designer for Enhanced Aesthetic Text Glyph Layouts [53.568057283934714]
コンテンツ対応のテキストロゴレイアウトを生成するVLMベースのフレームワークを提案する。
本稿では,複数のグリフ画像の同時処理における計算量を削減するための2つのモデル手法を提案する。
アウトモデルのインストラクションチューニングを支援するために,既存の公開データセットよりも5倍大きい2つの拡張テキストロゴデータセットを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-18T10:04:10Z) - Towards Visual Text Design Transfer Across Languages [49.78504488452978]
マルチモーダル・スタイル翻訳(MuST-Bench)の新たな課題について紹介する。
MuST-Benchは、視覚テキスト生成モデルが様々な書き込みシステム間で翻訳を行う能力を評価するために設計されたベンチマークである。
そこで我々は,スタイル記述の必要性を解消する多モーダルなスタイル翻訳フレームワークであるSIGILを紹介した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:15:01Z) - Computational Modeling of Artistic Inspiration: A Framework for Predicting Aesthetic Preferences in Lyrical Lines Using Linguistic and Stylistic Features [8.205321096201095]
芸術的なインスピレーションは、観客に深く響く作品を作る上で重要な役割を担っている。
この研究は、異なる個人における芸術的嗜好を計算的にモデル化するための新しい枠組みを提案する。
我々のフレームワークは、最先端のオープンソース言語モデルであるLLaMA-3-70bを18ポイント近く上回っている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T18:10:16Z) - ArtWeaver: Advanced Dynamic Style Integration via Diffusion Model [73.95608242322949]
Stylized Text-to-Image Generation (STIG)は、テキストプロンプトとスタイル参照画像から画像を生成することを目的としている。
我々は、事前訓練された安定拡散を利用して、誤解釈スタイルや一貫性のない意味論といった課題に対処する新しいフレームワーク、ArtWeaverを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-24T07:19:40Z) - Dynamic Typography: Bringing Text to Life via Video Diffusion Prior [73.72522617586593]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-17T17:59:55Z) - WordArt Designer API: User-Driven Artistic Typography Synthesis with
Large Language Models on ModelScope [43.68826200853858]
本稿では,ModelScope上のLarge Language Models(LLMs)を利用したユーザ主導のアートタイポグラフィ合成のための新しいフレームワークであるWordArt Designer APIを紹介する。
我々は,非専門職に対する芸術的タイポグラフィーを簡素化する上で,従来の定型テンプレートに代わる動的で適応的で,計算的に効率的な代替手段を提供することによって,課題に対処する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-03T12:06:02Z) - WordArt Designer: User-Driven Artistic Typography Synthesis using Large
Language Models [43.68826200853858]
本稿では,芸術的タイポグラフィ合成のためのユーザ主導のフレームワークであるWordArt Designerを紹介する。
このシステムには、LLMエンジン、SemTypo、StyTypo、TexTypoの4つの主要なモジュールが含まれている。
特にWordArt Designerは、生成AIとアートタイポグラフィーの融合を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-20T12:44:44Z) - Dialogue Meaning Representation for Task-Oriented Dialogue Systems [51.91615150842267]
タスク指向対話のための柔軟かつ容易に拡張可能な表現である対話意味表現(DMR)を提案する。
我々の表現は、合成意味論とタスク固有の概念のためのリッチな意味論を表現するために、継承階層を持つノードとエッジのセットを含んでいる。
異なる機械学習ベースの対話モデルを評価するための2つの評価タスクを提案し、さらにグラフベースのコア参照解決タスクのための新しいコア参照解決モデルGNNCorefを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-04-23T04:17:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。