SwapText：场景中的基于图像文本迁移
计算机视觉与模式识别
2020-03-19 v1
摘要
在场景图像中替换文本同时保留原始字体、颜色、尺寸和背景纹理是一项具有挑战性的任务，原因在于不同因素之间复杂的相互作用。在本工作中，我们提出 SwapText，一个三阶段框架，用于跨场景图像迁移文本。首先，提出一种新颖的文本交换网络，仅替换前景图像中的文本标签。其次，学习一个背景补全网络以重建背景图像。最后，生成的前景图像与背景图像由融合网络用于生成词图像。利用所提框架，我们即使面对严重几何失真也能操控输入图像的文本。在多个场景文本数据集（包括规则与不规则文本数据集）上给出了定性与定量结果。我们进行了广泛实验以证明我们的方法在基于图像文本翻译、文本图像合成等方面的有用性。
引用
@article{arxiv.2003.08152,
title = {SwapText: Image Based Texts Transfer in Scenes},
author = {Qiangpeng Yang and Hongsheng Jin and Jun Huang and Wei Lin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.08152},
year = {2020}
}
备注
Accepted by CVPR 2020