风格化文本的逆渲染
计算机视觉与模式识别
2021-10-06 v1
摘要
编辑栅格文本是一项前景广阔但充满挑战的任务。我们提出将文本矢量化应用于展示媒体（如海报、网页或广告）中的栅格文本编辑任务。在我们的方法中，并非在栅格域应用图像变换或生成，而是学习一个文本矢量化模型来解析所有渲染参数，包括文本、位置、大小、字体、样式、效果以及隐藏背景，然后利用这些参数进行重建与任意编辑任务。我们的文本矢量化利用可微分文本渲染，以无分辨率损失的参数化格式精确复现输入栅格文本。我们在实验中表明，我们的方法可在统一模型中成功解析文本、样式与背景信息，并与栅格基线相比产生无伪影的文本编辑。
引用
@article{arxiv.2110.01890,
title = {De-rendering Stylized Texts},
author = {Wataru Shimoda and Daichi Haraguchi and Seiichi Uchida and Kota Yamaguchi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01890},
year = {2021}
}
备注
Accepted to ICCV 2021. Codes: https://github.com/CyberAgentAILab/derendering-text