模型描述 (Model Description)

这是文字布局生成方法TextLogoLayout的官方实现。

The pipeline of our model. "Char Embed." denotes char embeddings, "Img Feat." denotes image features, "Syn." denotes synthesized, "GT" denotes ground-truth, ⊕ denotes the concatenation operation, and the blue arrow represents the direction of data flow.
English Results:

Chinese Results:

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运行环境 (Operating environment)

pip install modelscope https://data.pyg.org/whl/torch-2.0.0%2Bcu118/torch_sparse-0.6.17%2Bpt20cu118-cp38-cp38-linux_x86_64.whl prdc==0.2 pytorch-fid==0.2.1

使用范围和应用场景

根据给定的文字，生成文字的排版，可用于各种宣传材料，例如电影海报、电视剧海报等；

如何使用

代码范例

from modelscope.pipelines import pipeline

# run pipeline
input = {
    'text': '花好月圆',
    'vis': True
}
inference = pipeline('text-logo-layout-generation', model=usr_config_path)
pred = inference(input)
print(pred)

生成的结果在目录：results/predict/{date}{time}{uuid}
可视化结果在：results/predict/{date}{time}{uuid}/layouts.png

模型局限性以及可能的偏差

只有坐标信息，生成的文字排版具有一定随机性，可能出现部分文字很小的情况；
无法实现文字颜色等属性的预测

模型效果

Citation

如果您发现此工作对您的研究有帮助，请考虑引用以下BibTeX条目。

@inproceedings{wang2021aesthetic,
  title={Aesthetic Text Logo Synthesis via Content-aware Layout Inferring},
  author={Wang, Yizhi and Pu, Gu and Luo, Wenhan and Wang, Yexin ans Xiong, Pengfei and Kang, Hongwen and Wang, Zhonghao and Lian, Zhouhui},
  booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  year={2022}
}

文字Logo布局生成

作品详情