論文の概要: LeX-Art: Rethinking Text Generation via Scalable High-Quality Data Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21749v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 17:56:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:20.433668
• Title: LeX-Art: Rethinking Text Generation via Scalable High-Quality Data Synthesis
• Title（参考訳）: LeX-Art: スケーラブルな高品質データ合成によるテキスト生成の再考
• Authors: Shitian Zhao, Qilong Wu, Xinyue Li, Bo Zhang, Ming Li, Qi Qin, Dongyang Liu, Kaipeng Zhang, Hongsheng Li, Yu Qiao, Peng Gao, Bin Fu, Zhen Li,
• Abstract要約: 高品質なテキスト画像合成のための総合的なスイートであるLeX-Artを紹介する。 当社のアプローチは,Deepseek-R1に基づく高品質なデータ合成パイプラインの構築という,データ中心のパラダイムに従っています。 我々は、堅牢なプロンプトエンリッチメントモデルであるLeX-Enhancerを開発し、LeX-FLUXとLeX-Luminaの2つのテキスト・ツー・イメージモデルを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.00885545573299
• License:
• Abstract: We introduce LeX-Art, a comprehensive suite for high-quality text-image synthesis that systematically bridges the gap between prompt expressiveness and text rendering fidelity. Our approach follows a data-centric paradigm, constructing a high-quality data synthesis pipeline based on Deepseek-R1 to curate LeX-10K, a dataset of 10K high-resolution, aesthetically refined 1024$\times$1024 images. Beyond dataset construction, we develop LeX-Enhancer, a robust prompt enrichment model, and train two text-to-image models, LeX-FLUX and LeX-Lumina, achieving state-of-the-art text rendering performance. To systematically evaluate visual text generation, we introduce LeX-Bench, a benchmark that assesses fidelity, aesthetics, and alignment, complemented by Pairwise Normalized Edit Distance (PNED), a novel metric for robust text accuracy evaluation. Experiments demonstrate significant improvements, with LeX-Lumina achieving a 79.81% PNED gain on CreateBench, and LeX-FLUX outperforming baselines in color (+3.18%), positional (+4.45%), and font accuracy (+3.81%). Our codes, models, datasets, and demo are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,高画質テキスト画像合成のための総合的なスイートであるLeX-Artを紹介する。 われわれのアプローチはデータ中心のパラダイムに従い、Deepseek-R1に基づく高品質なデータ合成パイプラインを構築し、10Kの高解像度な1024$\times$1024画像のデータセットLeX-10Kをキュレートする。 データセット構築以外にも、堅牢なプロンプトエンリッチメントモデルであるLeX-Enhancerを開発し、LeX-FLUXとLeX-Luminaの2つのテキスト・ツー・イメージモデルをトレーニングし、最先端のテキストレンダリング性能を実現する。 Pairwise Normalized Edit Distance (PNED) を補完し, 忠実度, 審美性, 整合性を評価するベンチマークであるLeX-Benchを導入する。 LeX-LuminaはCreateBenchで79.81%のPNEDゲインを獲得し、LeX-FLUXはカラー(+3.18%)、位置(+4.45%)、フォント精度(+3.81%)でベースラインを上回った。 私たちのコード、モデル、データセット、デモが公開されています。

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