論文の概要: How Control Information Influences Multilingual Text Image Generation and Editing?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11502v2
- Date: Sun, 21 Jul 2024 08:22:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 00:02:42.598610
- Title: How Control Information Influences Multilingual Text Image Generation and Editing?
- Title（参考訳）: 制御情報は多言語テキスト生成と編集にどのように影響するか?
- Authors: Boqiang Zhang, Zuan Gao, Yadong Qu, Hongtao Xie,
- Abstract要約: 高品質テキスト生成における制御情報の役割について検討する。
制御情報の最適化により生成品質を向上させる新しいフレームワークであるTextGenを提案する。
本手法は、中国語と英語の両方のテキスト生成における最先端のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.999640376365335
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Visual text generation has significantly advanced through diffusion models aimed at producing images with readable and realistic text. Recent works primarily use a ControlNet-based framework, employing standard font text images to control diffusion models. Recognizing the critical role of control information in generating high-quality text, we investigate its influence from three perspectives: input encoding, role at different stages, and output features. Our findings reveal that: 1) Input control information has unique characteristics compared to conventional inputs like Canny edges and depth maps. 2) Control information plays distinct roles at different stages of the denoising process. 3) Output control features significantly differ from the base and skip features of the U-Net decoder in the frequency domain. Based on these insights, we propose TextGen, a novel framework designed to enhance generation quality by optimizing control information. We improve input and output features using Fourier analysis to emphasize relevant information and reduce noise. Additionally, we employ a two-stage generation framework to align the different roles of control information at different stages. Furthermore, we introduce an effective and lightweight dataset for training. Our method achieves state-of-the-art performance in both Chinese and English text generation. The code and dataset available at https://github.com/CyrilSterling/TextGen.
- Abstract（参考訳）: 可読かつリアルなテキストで画像を生成することを目的とした拡散モデルにより、視覚テキスト生成は大幅に進歩した。
最近の研究は主に、拡散モデルを制御するために標準フォントのテキストイメージを使用するコントロールネットベースのフレームワークを使用している。
高品質テキスト生成における制御情報の重要性を認識し,入力符号化,異なる段階における役割,出力特性の3点からその影響を考察する。
私たちの発見は、こう示しています。
1)入力制御情報は,カニーエッジや深度マップのような従来の入力と比較して特徴がある。
2)制御情報は認知過程の異なる段階で異なる役割を担っている。
3)出力制御機能は周波数領域におけるU-Netデコーダのベースとスキップ機能とは大きく異なる。
これらの知見に基づいて,制御情報の最適化による生成品質向上を目的とした新しいフレームワークであるTextGenを提案する。
本研究では、Fourier解析を用いて入力・出力特性を改善し、関連する情報を強調し、ノイズを低減する。
さらに、制御情報の異なる役割を異なる段階で整合させるために、2段階生成フレームワークを用いる。
さらに、トレーニングのための効果的で軽量なデータセットも導入する。
本手法は、中国語と英語の両方のテキスト生成における最先端のパフォーマンスを実現する。
コードとデータセットはhttps://github.com/CyrilSterling/TextGen.orgで公開されている。
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