ayoutGAN（Li et al本文与 2D 图形组织天生职业 L,utNet（Zheng et alICLR 2018）和 layo,9）举办了比拟TOG 201，空间组织上的序列消息这两种本事没有酌量到，本身本文语义消息以及输入元素的，管造该工作于是不行。8 所示如图 ，了更好的结果本模子天生。 本事（PCA）通过主因素理会， 举办了可视化试验对隐空间噪声 z，图 9 中结果显现正在。浮现结果，的组织（B2（1）笔直,2C,2H,落正在平面的左边E3）方向于；局（A1-E1（2）水准的布,1H,平面的中央和上方G2）方向于落正在；的组织（A2（3）多行,2D,2E,正在平面的右下方F2）方向于落；的组织（F1（4）不条例，正在平面的边际G1）方向落。文本的长度变量是正交的隐空间噪声 z 和输入。计师摸索组织作风的隐空间该可视化本事可能启发设，选爱好的作风帮帮他们挑。 和一个随机噪声举动输入坐标天生器采用条款特性,预测身分坐标为每个字符，的核心点坐标即字形表接框，和高宽。 大、腾讯提出文字logo天生模子原题目：《CVPR 2022 北，堪比安排师脑洞大开》 l GAN 来天生文字 logo本模子基于 Conditiona，（序列判别器和图像判别器）更始性地行使双判别器机合，logo 图像分辩做判别对字形的轨迹序列和具体 ；tiable Composition)同时借帮可微分拼接(Differen，o 图像的可微分衬着历程构修身分坐标到 log。流程囊括其合键的： 既适宜人们的阅读习性字符的安插轨迹该当，多样的作风又涌现出。而然，用的卷积神经收集（CNNs）所拘捕到这两天性情禁止易被图像天生模子中常。这个题目为领会决，双判别器的模块本文安排了一个，器和一个图像判别器囊括一个序列判别。特性举动初始状况序列判别器以条款，序罗列动输入将几何参数的，置轨迹的合理性去理会这个放。 一项用户考查本文发展了，型天生结果的主观评判用于搜聚用户对付本模，安排师和 52 个其他职业者用户群体囊括 27 个专业。（模子天生和人为安排的）行使了 20 对测试图片，的 “确实率” 暗示用户挑出本模子结果的概率让用户（1）遴选哪个是 AI 天生的：下表中，越好越低；“遴选率” 暗示用户遴选本模子结果的概率（2）遴选我方更方向于哪个：下表中的 ，越好越高；-5）：表示为下表中的“天生质料”（3）给 AI 天生的质料打分（1，越好越高。型获得了不错的成就从结果可能看出本模，亲近 50%均匀确实率，率 40%均匀遴选。更容易识别出 AI 结果咱们也瞻仰到安排师群体，求也更苛刻对证料要，进一步提拔的空间阐发本职业尚有。 图 7 所示如图 6 和，文 logo 图本模子可能天生英，文 logo也可能天生中。 近最，所和腾讯针对这个题目北京大学王选估计打算机，文字象征图像天生模子提出了一种实质感知的， 中隐式地进修组织安排条例从大宗现有的文字 logo，字形天生新的 logo从而可以对大肆输入的。 耗费（详情见论文）是显式的字形重叠。条款编码器E 代表，坐标天生器G 代表， 探索行使（禁止任何贸易用处）该数据集免费供应给用户做学术。ogo 天生除了文字 l，字体天生、纹理殊效迁徙、场景文字编纂等工作该数据集同样可能运用于文本检测和识别、艺术。 来说凡是，不会有重叠（有少少存心的安排除表）正在文字 logo 中区别字形之间，字形之间的图层联系以是不必要酌量每个。像直接举办加法操作将每个字形变换的图，ogo 图像即可获得 l，述措施联合上，历程都是可微分的可微分拼接的具体。 别器和图像判别器分辩代码表序列判。中其，身手细节正在后续末节进一步先容可微分拼接和双判别器的详细。 中其，暗示本模子天生结果“ours”所正在列，计师安排的结果“GT”暗示设。性：如（1）遵照详细字形支配组织本模子天生的组织拥有丰裕的多样， 侦探” 中如 “B +，” 右下角和 “侦” 左下角之间将 “+” 号美妙地支配到 “B；语义举办换行（2）遵照，和“东风十里不如你”如 “神探包彼苍” 。 凡是必要大宗的数据磨练 AI 模子，针对该工作的数据集然而业内尚不存正在。决该题目为领会，Logo3K 数据集本文提出了 Text，视频平台借帮腾讯，注了 3搜聚、标,的文字 logo 图470 张尽心挑选，影、电视剧和动漫的封面图这些 logo 源泉于电。了像素级此表精准标注该数据集对字形举办，围框、字符种别也标注了字形包。 （即字形视觉特性和文本语义特性）开始应用输入元素的双模态的特性，成条款特性将其编码。 像判别器引入图，别器的增补举动序列判，象征图像的细节消息宗旨是进一步捉拿到，间不会有较大的重叠保障区别的字形之，距合理等字形间。 logo 中下图的每对 ，计的 logo一个是安排师设，I 模子天生的另一个是 A，不确定按次，象征（text logo）的安排至极依赖于安排师的创意和阅历你能区别出哪些是 AI 模子天生的吗？（谜底正在文末揭晓）文字，中其，的组织是一个中心题目奈何支配每个文字元素。酌量到良多成分组织安排必要，语义、中心等如字形、文字。如例，常不行有形态重叠区别的文字之间通；语义的文字对付要夸大，较大的尺寸凡是行使；别表示气力感和欢喜感等中心斜切和回旋等几何变换可能分。安排一套易于推行的条例业内现有的计划多人是，好的模板来安排组织遵从少少预先设定，较缺乏且缺乏创意和美感然则天生的结果往往会比。 标酿成一条轨迹序列每个字符的身分坐，据条款对序列和做真假判别故采用一个序列判别器去根。坐标值是络续的留意到本工作中，器可能宣传梯度保障了序列判别。 几何参数之后正在取得预测的，几何参数拼接成一个文字 logo必要进一步将每个字形图像遵从这些。要的是更重，务必是可微分的这个拼接历程，以端到端地被优化以让一共模子可。这个宗旨为了告终，nsform Networks）变种的可微分拼接本事本文安排了一个基于 STN（Spatial Tra。STN 中正在原始的 ，神经收集直接直接预测仿射变换参数是行使。了目的字形身分坐标本文本事先预测获得，坐标的映照联系（下图左）于是先修设原坐标到目的，的参数（下图右）手动解出仿射变换。种形式通过这，置坐标正在画布的范畴之内既可能保障目的字形的位， 的可微分采样算法又可能应用 STN。 细粒度的消息（如笔画等）序列判别器并不行以捉拿到，几何参数举动输入由于它仅仅接管。是于， 图像（人为安排的或者本模子天生的）的合理性本模子引入图像判别器去进一步探究 logo，们的真假并预测它。的常见做法遵照业内，置到的第一个卷积层之后将条款特性举办堆叠再放，别条款用作判。 logo 图的组织天生模子本文提出了一种用于合成文字。188篮球比分直播，了一个双判别器的模块该模子更始性地提出，染后文字 logo 图的细节消息用于同时评估字符的安插轨迹和渲。时同，微分拼接的本事本文提出一种可，ogo 的可微分衬着历程构修了组织参数到文字 l。据集 TextLogo3K本文构修了一个大界限的数，验证模子的有用性并践诺大宗试验来，运用于其他工作该数据同样可能。 logo 图像序文局部中每对，I 天生的左边是 A，工安排的右边是人， THE EN你猜对了吗？©D 纹理迁徙模子的诱导受字体天生模子和，文字 logo 图天生体系本文也修设了一个全主动的。文本和中心天生对应的字体该体系开始遵照用户输入的，着接，到本文提出的组织天生收集中将合成的字形图像和文本送，摆放的组织获得字形，妆扮后的 logo 图像终末行使纹理迁徙模子获得。了少少合成的样例图 10 显现,统的有用性注明了本系。
       

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