收藏本站 设为首页

CVPR 2022 北大、腾讯提出文字logo生成模型脑洞大开堪比设计师

编辑:admin 日期:2022-05-11 23:01 分类:生态景观 点击:
简介:下图的每对 logo 中,一个是设计师设计的 logo,另一个是 AI 模型生成的,顺序不确定,你能分辨出哪些是 AI 模型生成的吗?(答案在文末揭晓)文字标志(text logo)的设计非常依赖于设计师的创意和经验,其中,如何安排每个文字元素的布局是一个核心问题。

  下图的每对 logo 中,一个是设计师设计的 logo,另一个是 AI 模型生成的,顺序不确定,你能分辨出哪些是 AI 模型生成的吗?(答案在文末揭晓)文字标志(text logo)的设计非常依赖于设计师的创意和经验,其中,如何安排每个文字元素的布局是一个核心问题。布局设计需要考虑到很多因素,如字形、文字语义、主题等。例如,不同的文字之间通常不能有形状重叠;对于要强调语义的文字,通常使用较大的尺寸;斜切和旋转等几何变换可以分别体现力量感和欢乐感等主题。业内现有的方案大多是设计一套易于执行的规则,按照一些预先设定好的模板来设计布局,但是生成的结果往往会比较单调且缺乏创意和美感。

  最近,北京大学王选计算机所和腾讯针对这个问题,提出了一种内容感知的文字标志图像生成模型,从大量现有的文字 logo 中隐式地学习布局设计规则,从而能够对任意输入的字形生成新的 logo。

  训练 AI 模型通常需要大量的数据,然而业内尚不存在针对该任务的数据集。为了解决该问题,本文提出了 TextLogo3K 数据集,借助腾讯视频平台,收集、标注了 3,470 张精心挑选的文字 logo 图,这些 logo 来源于电影、电视剧和动漫的封面图。该数据集对字形进行了像素级别的精准标注,也标注了字形包围框、字符类别。

  该数据集免费提供给用户做学术研究使用(禁止任何商业用途)。除了文字 logo 生成,该数据集同样可以应用于文本检测和识别、艺术字体生成、纹理特效迁移、场景文字编辑等任务。

  本模型基于 Conditional GAN 来生成文字 logo,创新性地使用双判别器结构(序列判别器和图像判别器),对字形的轨迹序列和整体 logo 图像分别做判别;同时借助可微分拼接(Differentiable Composition),构建位置坐标到 logo 图像的可微分渲染过程。其主要的流程包括:

  首先利用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),将其编码成条件特征。

  坐标生成器采用条件特征和一个随机噪声作为输入, 为每个字符预测位置坐标,即字形外接框的中心点坐标,宽和高。

  每个字符的位置坐标形成一条轨迹序列,故采用一个序列判别器去根据条件对序列和做真假判别。注意到本任务中坐标值是连续的,保证了序列判别器可以传播梯度。

  引入图像判别器,作为序列判别器的补充,目的是进一步捕捉到标志图像的细节信息,保证不同的字形之间不会有较大的重叠,字形间距合理等。

  是显式的字形重叠损失(详情见论文)。E 代表条件编码器,G 代表坐标生成器,

  分别代码表序列判别器和图像判别器。其中,可微分拼接和双判别器的具体技术细节在后续小节进一步介绍。

  在获得预测的几何参数之后,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。更重要的是,这个拼接过程必须是可微分的,以让整个模型可以端到端地被优化。为了达成这个目的,本文设计了一个基于 STN(Spatial Transform Networks)变种的可微分拼接方法。在原始的 STN 中,仿射变换参数是使用神经网络直接直接预测。本文方法先预测得到了目标字形位置坐标,于是先建立原坐标到目标坐标的映射关系(下图左),手动解出仿射变换的参数(下图右)。通过这种方式,既可以保证目标字形的位置坐标在画布的范围之内,又可以利用 STN 的可微分采样算法。

  通常来说,在文字 logo 中不同字形之间不会有重叠(有一些故意的设计除外),因此不需要考虑每个字形之间的图层关系。将每个字形变换的图像直接进行加法操作,即可得到 logo 图像,结合上述步骤,可微分拼接的整体过程都是可微分的。

  字符的放置轨迹应该既符合人们的阅读习惯,又呈现出多样的风格。然而,这两个特性不容易被图像生成模型中常用的卷积神经网络(CNNs)所捕获到。为了解决这个问题,本文设计了一个双判别器的模块,包括一个序列判别器和一个图像判别器。序列判别器以条件特征作为初始状态,将几何参数的序列作为输入,去分析这个放置轨迹的合理性。

  序列判别器并不能够捕捉到细粒度的信息(如笔画等),因为它仅仅接收几何参数作为输入。于是,本模型引入图像判别器去进一步探究 logo 图像(人工设计的或者本模型生成的)的合理性,并预测它们的真假。根据业内的常见做法,将条件特征进行堆叠再放置到的第一个卷积层之后,用作判别条件。

  如图 6 和图 7 所示,本模型可以生成英文 logo 图,也可以生成中文 logo。

  其中,“ours”所在列表示本模型生成结果,“GT”表示设计师设计的结果。本模型生成的布局具有丰富的多样性:如(1)根据具体字形安排布局,如 “B + 侦探” 中,将 “+” 号巧妙地安排到 “B” 右下角和 “侦” 左下角之间;(2)根据语义进行换行,如 “神探包青天” 和“春风十里不如你”。

  本文与 2D 图形布局生成工作 LayoutGAN(Li et al, ICLR 2018)和 layoutNet(Zheng et al, TOG 2019)进行了对比,这两种方法没有考虑到空间布局上的序列信息,以及输入元素的自身本文语义信息,所以不能处理该任务。如图 8 所示,本模型生成了更好的结果。

  通过主成分分析方法(PCA),对隐空间噪声 z 进行了可视化实验,结果展示在图 9 中。结果发现,(1)垂直的布局(B2, C2, H2, E3)倾向于落在平面的左边;(2)水平的布局(A1-E1, H1, G2)倾向于落在平面的中间和上方;(3)多行的布局(A2, D2, E2, F2)倾向于落在平面的右下方;(4)不规则的布局(F1,G1)倾向落在平面的边缘。隐空间噪声 z 和输入文本的长度变量是正交的。该可视化方法可以引导设计师探索布局风格的隐空间,帮助他们挑选喜欢的风格。

  本文开展了一项用户调查,用于收集用户对于本模型生成结果的主观评价,用户群体包括 27 个专业设计师和 52 个其他职业者。使用了 20 对测试图片(模型生成和人工设计的),让用户(1)选择哪个是 AI 生成的:下表中的 “准确率” 表示用户挑出本模型结果的概率,越低越好;(2)选择自己更倾向于哪个:下表中的 “选择率” 表示用户选择本模型结果的概率,越高越好;(3)给 AI 生成的质量打分(1-5):体现为下表中的“生成质量”,越高越好。从结果可以看出本模型取得了不错的效果,平均准确率接近 50%,平均选择率 40%。我们也观察到设计师群体更容易鉴别出 AI 结果,对质量要求也更苛刻,说明本工作还有进一步提升的空间。

  受字体生成模型和纹理迁移模型的启发,本文也建立了一个全自动的文字 logo 图生成系统。该系统首先根据用户输入的文本和主题生成对应的字体,接着,将合成的字形图像和文本送到本文提出的布局生成网络中,得到字形摆放的布局,最后使用纹理迁移模型得到修饰后的 logo 图像。图 10 展示了一些合成的样例, 证明了本系统的有效性。

  本文提出了一种用于合成文字 logo 图的布局生成模型。该模型创新性地提出了一个双判别器的模块,用于同时评估字符的放置轨迹和渲染后文字 logo 图的细节信息。同时,本文提出一种可微分拼接的方法,构建了布局参数到文字 logo 的可微分渲染过程。本文构建了一个大规模的数据集 TextLogo3K,并实施大量实验来验证模型的有效性,该数据同样可以应用于其他任务。引言部分中每对 logo 图像,左边是 AI 生成的,右边是人工设计的,你猜对了吗?© THE END

  原标题:《CVPR 2022 北大、腾讯提出文字logo生成模型,脑洞大开堪比设计师》

  阅读原文特别声明本文为澎湃号作者或机构在澎湃新闻上传并发布,仅代表该作者或机构观点,不代表澎湃新闻的观点或立场,澎湃新闻仅提供信息发布平台。申请澎湃号请用电脑访问。1