TypeDance：通过个性化生成从图像创建语义排版标志
人工智能
2024-01-24 v1
摘要
语义排版标志将字体与图像和谐融合，在保持可读性的同时表达语义概念。使用空间组合和形状替换的传统方法，受限于在几何上不相似的字体与语义之间实现无缝空间融合这一冲突要求。尽管最近的进展使语义排版的 AI 生成成为可能，但端到端方法排除了设计师的参与并忽视了个性化设计。本文提出了 TypeDance，一种将设计原理与生成模型相结合的 AI 辅助工具，用于个性化语义排版标志设计。它利用从上传图像样本中提取的可组合设计先验，并支持在各种结构粒度下进行字体-图像映射，通过灵活的控制实现多样化的美学设计。此外，我们在 TypeDance 中实例化了完整的设计工作流，包括构思、选择、生成、评估和迭代。包含模仿和创建两项任务的用户评估证实了 TypeDance 在不同使用场景下设计中的可用性。
引用
@article{arxiv.2401.11094,
title = {TypeDance: Creating Semantic Typographic Logos from Image through Personalized Generation},
author = {Shishi Xiao and Liangwei Wang and Xiaojuan Ma and Wei Zeng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.11094},
year = {2024}
}
备注
24 pages, 9 figures