論文の概要: Training-Free Occluded Text Rendering via Glyph Priors and Attention-Guided Semantic Blending

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16810v1
• Date: Sat, 16 May 2026 04:58:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:47.098734
• Title: Training-Free Occluded Text Rendering via Glyph Priors and Attention-Guided Semantic Blending
• Title（参考訳）: グリフ前駆体と注意誘導セマンティックブレンディングによる無訓練咬合テキストレンダリング
• Abstract要約: 本稿では,事前学習したFLUX.1-devバックボーンを用いたテキストレンダリングのためのトレーニングフリーフレームワークを提案する。 このタスクは、認識可能なタイポグラフィーを描画し、対象とするテキスト領域に隠蔽オブジェクトを置くモデルを必要とする。 そこで本研究では,オクルーダー挿入からテキスト保存を分離する2重ストリーム推論フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a training-free framework for occluded text rendering with a pretrained FLUX.1-dev backbone. The task requires a model to render recognizable typography and place an occluding object over the intended text region. This setting remains difficult for existing text-to-image generators: the occluder often drifts away from the text, while the text may be distorted or appear to float on top of the occluding object. To address this problem, we propose a restarted dual-stream inference framework that decouples text-layout preservation from occluder insertion. A Base Stream provides a clean typographic reference and same-step key/value (K/V) features, while the Edit Stream is conditioned on the occlusion prompt. We further adopt the spectral glyph-prior idea from FreeText and adapt it to stabilize the target text structure during early-to-mid denoising. In the reasoning pass, our method localizes the target text, estimates a text-band region from token-conditioned attention and glyph support, and derives an anchor-aware hard fusion mask for the occluder. In the final edit pass, generation restarts from the same initial noise and applies hard mask-guided image-token K/V replacement at selected attention sites, preserving the Base layout outside the mask while injecting the occluder appearance from the Edit Stream inside the mask. Experiments on representative occluded text scenarios demonstrate substantially improved text readability and competitive occlusion alignment, yielding more stable object-on-text compositions without any model fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事前学習したFLUX.1-devバックボーンを用いたテキストレンダリングのためのトレーニングフリーフレームワークを提案する。 このタスクは、認識可能なタイポグラフィーを描画し、対象とするテキスト領域に隠蔽オブジェクトを置くモデルを必要とする。 この設定は、既存のテキストからイメージへのジェネレータにとって難しいままであり、オクルーダーはテキストからしばしば遠ざかるが、テキストは歪んだり、オクルージョンオブジェクトの上に浮かんでいるように見える。 この問題に対処するため,オクルーダー挿入からテキスト・レイアウト保存を分離する2重ストリーム推論フレームワークを提案する。 Base Streamはクリーンなタイポグラフィ参照と同ステップのキー/値(K/V)機能を提供し、Edit Streamはオクルージョンプロンプトに条件付けされている。 我々はさらに、FreeTextのスペクトルグリフ優先の考え方を採用し、初期から中ごろまで対象のテキスト構造を安定させるように適応する。 推論パスでは、ターゲットテキストをローカライズし、トークン条件の注意とグリフのサポートからテキストバンド領域を推定し、オクルーダー用のアンカー対応ハードフュージョンマスクを導出する。 最終編集パスでは、生成は、同じ初期ノイズから再起動し、選択された注目箇所でハードマスク誘導K/V交換を施し、マスク内の編集ストリームからオクルーダーの外観を注入しながら、マスクの外側のベースレイアウトを保存する。 代表的な閉塞テキストシナリオの実験では、テキストの可読性と競合的な閉塞アライメントが大幅に向上し、モデル微調整なしでより安定したオブジェクト・オン・テキストの合成が得られる。

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