scene text editing | BriefGPT

关键词scene text editing

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利用扩散模型对野外场景文字进行操作
通过引入基于扩散的场景文本操作网络（DBEST），我们设计了两种适应策略，即一次性样式适应和文本识别引导，在各种场景文本数据集上进行了全面评估和比较，并提供了深入的消融研究来分析我们的性能提升。此外，我们还展示了我们提出的方法在合成场景文本
PDF8 months ago
PSGText: 带有 PSP 模块的基于笔画引导的场景文本编辑
通过三阶段框架将文字在图像中进行替换，包括使用文字交换网络将原始文字替换为所需替代文字，结合背景修复网络巧妙地重建背景图像以保持视觉和谐，并通过融合网络综合合成最终编辑的图像。
PDF9 months ago
FAST：面向字体无关的场景文本编辑
本文提出了一种名为 FAST 的新颖无字体场景文本编辑框架，用于在保留自然和逼真外观的同时，同时在任意样式和位置生成文本，通过结合遮罩生成和样式转移。通过滤波机制去除背景干扰，使网络仅集中于需要编辑的文本区域，同时设计了文本样式转移模块以减
PDFa year ago
使用双编码器改进场景文本编辑的扩散模型
DIFFSTE 是一个改善预训练扩散模型性能的双编码器设计框架，通过指令调整训练，实现了场景文本编辑中正确文本渲染和风格控制的任务，使其具有零 - shot 泛化能力。
PDFa year ago
AAAI探索逐笔修改用于场景文本编辑
提出了一种称为 MOSTEL 的新网络来处理场景文本编辑的两个主要问题：显式解耦结构和域差异。该方法利用笔划的导向图来明确指示文本区域进行编辑规则，并采用半监督混合学习来使模型适应实际数据集分布。实验结果表明，MOSTEL 在质量和数量上均
PDF2 years ago
CVPRRewriteNet: 基于文本内容和风格的隐式分解实现可靠的场景文本编辑
提出了一种新的基于 RewriteNet 的场景文本编辑模型，该模型将文本图像分解为内容和样式特征，并在原始图像上重新编写文本。该模型在采用自监督培训方案的情况下在合成和实际图像上都达到了更好的生成性能。
PDF3 years ago