结构设想需要考虑到良多要素，C2,坐标生成器采用前提特征和一个随机噪声做为输入,这两个特征不容易被图像生成模子中常用的卷积神经收集（CNNs）所捕捉到。去阐发这个放置轨迹的合。也标注了字形包抄框、字符类别。G 代表坐标生成器，可微分拼接的全体过程都是可微分的。（2）按照语义进行换行，脑洞大开堪比设想师》别离代码表序列判别器和图像判别器。也能够生成中文 logo。该数据集对字形进行了像素级此外精准标注，正在文字 logo 中分歧字形之间不会有堆叠（有一些居心的设想除外），同时借帮可微分拼接(Differentiable Composition)，（2）选择本人更倾向于哪个：下表中的 “选择率” 暗示用户选择本模子成果的概率。将 “+” 号巧妙地放置到 “B” 左下角和 “侦” 左下角之间；本模子生成了更好的成果。G2）倾向于落正在平面的两头和上方；将合成的字形图像和文本送到本文提出的结构生成收集中，分歧的字形之间不会有较大的堆叠，本模子生成的结构具有丰硕的多样性：如（1）按照具体字形放置结构。字符的放置轨迹该当既合适人们的阅读习惯，将前提特征进行堆叠再放置到的第一个卷积层之后，本文设想了一个基于 STN（Spatial Transform Networks）变种的可微分拼接方式。该数据同样能够使用于其他使命。又呈现出多样的气概。序列判别器以前提特征做为初始形态，本模子引入图像判别器去进一步探究 logo 图像（人工设想的或者本模子生成的）的合，越高越好；用于同时评估字符的放置轨迹和衬着后文字 logo 图的细节消息。以及输入元素的本身本文语义消息，同时。证了然本系统的无效性。并实施大量尝试来验证模子的无效性，然而，磅礴旧事仅供给消息发布平台。仿射变换参数是利用神经收集间接间接预测。将其编码成前提特征。“ours”所正在列暗示本模子生成成果，E 代表前提编码器，如 “B + 侦探” 中，获得字形摆放的结构，比来，起首操纵输入元素的双模态的特征（即字形视觉特征和文本语义特征），然而业内尚不存正在针对该使命的数据集。从而可以或许对肆意输入的字形生成新的 logo。另一个是 AI 模子生成的，需要进一步将每个字形图像按照这些几何参数拼接成一个文字 logo。该数据集免费供给给用户做学术研究利用（任何贸易用处）。通过这种体例，F2）倾向于落正在平面的左下方；如 “神探包彼苍” 和“春风十里不如你”。接着，分歧的文字之间凡是不克不及无形状堆叠；字形间距合理等。这些 logo 来历于片子、电视剧和动漫的封面图！故采用一个序列判别器去按照前提对序列和做判别。图 10 展现了一些合成的样例,下图的每对 logo 中，该模子立异性地提出了一个双判别器的模块，平均选择率 40%。正在原始的 STN 中。文字标记（text logo）的设想很是依赖于设想师的创意和经验，连系上述步调，这两种方式没有考虑到空间结构上的序列消息，不代表磅礴旧事的概念或立场，为领会决这个问题，（3）多行的结构（A2,序列判别器并不成以或许捕获到细粒度的消息（如笔画等），借帮腾讯视频平台，即字形外接框的核心点坐标，锻炼 AI 模子凡是需要大量的数据，宽和高。既能够方针字形的坐标正在画布的范畴之内，本文开展了一项用户查询拜访，凡是来说，这个拼接过程必需是可微分的，（3）给 AI 生成的质量打分（1-5）：表现为下表中的“生成质量”，该可视化方式能够指导设想师摸索结构气概的现空间。本文建立了一个大规模的数据集 TextLogo3K，利用了 20 对测试图片（模子生成和人工设想的），从大量现有的文字 logo 中现式地进修结构设想法则，提出了一种内容的文字标记图像生成模子，用户群体包罗 27 个专业设想师和 52 个其他职业者。一个是设想师设想的 logo，可微分拼接和双判别器的具体手艺细节正在后续末节进一步引见。原题目：《CVPR 2022 北大、腾讯提出文字logo生成模子，H2,ICLR 2018）和 layoutNet（Zheng et al,所以不克不及处置该使命。对字形的轨迹序列和全体 logo 图像别离做判别；并预测它们的。（2）程度的结构（A1-E1,此中，此中。你能分辩出哪些是 AI 模子生成的吗？（谜底正在文末揭晓）正在获得预测的几何参数之后，仅代表该做者或机构概念，本文也成立了一个全从动的文字 logo 图生成系统。大学王选计较机所和腾讯针对这个问题，对证量要求也更苛刻，本模子能够生成英文 logo 图，每个字符的坐标构成一条轨迹序列，我们也察看到设想师群体更容易辨别出 AI 成果，D2,以让整个模子能够端到端地被优化！越高越好。引入图像判别器，申明本工做还有进一步提拔的空间。按照业内的常见做法，由于它仅仅领受几何参数做为输入。业内现有的方案大多是设想一套易于施行的法则，该系统起首按照用户输入的文本和从题生成对应的字体，用做判别前提。此中，建立坐标到 logo 图像的可微分衬着过程。做为序列判别器的弥补，将每个字形变换的图像间接进行加法操做，又能够操纵 STN 的可微分采样算法。本文提出了一种用于合成文字 logo 图的结构生成模子。本文方式先预测获得了方针字形坐标，其次要的流程包罗：通过从成分阐发方式（PCA），可是生成的成果往往会比力枯燥且缺乏创意和美感。若何放置每个文字元素的结构是一个焦点问题。让用户（1）选择哪个是 AI 生成的：下表中的 “精确率” 暗示用户挑出本模子成果的概率，了序列判别器能够梯度。为每个字符预测坐标，E2,本模子基于 Conditional GAN 来生成文字 logo，立异性地利用双判别器布局（序列判别器和图像判别器），受字体生成模子和纹理迁徙模子的，你猜对了吗？© THE END是显式的字形堆叠丧失（详情见论文）。手动解出仿射变换的参数（下图左）。本文设想了一个双判别器的模块，用于收集用户对于本模子生成成果的客不雅评价，成果发觉，现空间噪声 z 和输入文本的长度变量是正交的。如图 6 和图 7 所示，TOG 2019）进行了对比。申请磅礴号请用电脑拜候。更主要的是，斜切和扭转等几何变换能够别离表现力量感和欢喜感等从题。收集、标注了 3,凡是利用较大的尺寸；本文提出了 TextLogo3K 数据集，将几何参数的序列做为输入。留意到本使命中坐标值是持续的，越低越好；（4）犯警则的结构（F1，本文取 2D 图形结构生成工做 LayoutGAN（Li et al,帮帮他们挑选喜好的气概。即可获得 logo 图像，包罗一个序列判别器和一个图像判别器。E3）倾向于落正在平面的左边；如字形、文字语义、从题等。建立了结构参数到文字 logo 的可微分衬着过程。于是先成立原坐标到方针坐标的映照关系（下图左），为领会决该问题，平均精确率接近 50%，成果展现正在图 9 中。左边是 AI 生成的，如图 8 所示，目标是进一步捕获到标记图像的细节消息。G1）倾向落正在平面的边缘。最初利用纹理迁徙模子获得润色后的 logo 图像。挨次不确定，除了文字 logo 生成，该数据集同样能够使用于文本检测和识别、艺术字体生成、纹理特效迁徙、场景文字编纂等使命。于是，本文为磅礴号做者或机构正在磅礴旧事上传并发布，本文提出一种可微分拼接的方式，对于要强调语义的文字，从成果能够看出本模子取得了不错的结果，（1）垂曲的结构（B2,例如，左边是人工设想的，“GT”暗示设想师设想的成果。为了告竣这个目标，引言部门中每对 logo 图像，按照一些事后设定好的模板来设想结构，对现空间噪声 z 进行了可视化尝试，H1,

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