神经对比:利用生成式编辑进行图形设计推荐
计算机视觉与模式识别
2024-10-11 v1 图形学
人机交互
机器学习
摘要
创建视觉上令人愉悦的合成图 requires 优化文本和背景的兼容性。以往方法聚焦于简单设计策略,如更改文本颜色或添加背景形状以实现对比。这些方法常为破坏性的,会改变文本颜色或部分遮挡背景图像。另一种方法是将设计元素置于非显著且对比区域,但在有图案背景时并非总是有效。为此,我们提出一种基于扩散模型的生成方法。该方法确保设计资产下方的修改区域具有低显著性,同时增强对比度,从而提高设计资产的可见性。
引用
@article{arxiv.2410.07211,
title = {Neural Contrast: Leveraging Generative Editing for Graphic Design Recommendations},
author = {Marian Lupascu and Ionut Mironica and Mihai-Sorin Stupariu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.07211},
year = {2024}
}
备注
14 pages, 5 figures, Paper sent and accepted as a poster at PRICAI 2024