试试TextLogoLayout生成自己的logo

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隔壁老汪 发表于 2022/06/24 00:59:04 2022/06/24
【摘要】 文本徽标布局 这是论文的官方 Pytorch 实现: 通过内容感知布局推断的审美文本标志合成。2022 年简历。 论文:arxiv 补充:链接 演示 我们的模型将字形图像及其相应的文本作为输入,并自动为它们合成美学布局。 英文结果: 中文结果: 数据集 TextLogo3K 数据集 我们...

文本徽标布局

这是论文的官方 Pytorch 实现:

通过内容感知布局推断的审美文本标志合成。2022 年简历。

论文:arxiv 补充:链接

演示

我们的模型将字形图像及其相应的文本作为输入,并自动为它们合成美学布局。

英文结果:

中文结果:

数据集

TextLogo3K 数据集

我们通过从中国领先的在线视频平台之一腾讯视频收集数据,构建了一个名为 TextLogo3K 的文本标识数据集。该数据集包含 3,470 个从电影、电视剧和漫画的海报/封面中提取的精心挑选的文本徽标图像。

我们为这些文本徽标中的每个字符手动注释边界框、像素级掩码和类别。

下载链接:Google DrivePKU Disk(密码:1VEn)

请下载它,解压缩,并将文件夹'TextLogo3K'放在'./dataset/'下。

请注意,此数据集只能用于学术目的。

除了我们论文中解决的布局合成问题外,我们的数据集还可以用于许多任务,例如(1)文本检测/分割,(2)纹理转移,(3)艺术文本识别,和(4)艺术字体生成

英文数据集

我们使用的英文数据集来自 TextSeg(Rethinking Text Segmentation: A Novel Dataset and A Text-Specific Refinement Approach, CVPR 2021)。请按照其主页中的说明请求数据集。

安装

要求

  • Python3.8
  • Pytorch 1.9.0(它可能在一些更低或更高版本上工作,但未经测试)

请使用Anaconda搭建环境:

conda create -n tll python=3.8
 source activate tll

按照说明安装 pytorch 。

  • 其他
conda install tensorboardX scikit-image jieba

培训和测试

训练

训练我们的模型:

python train.py --experiment_name base_model

训练日志会写成./experiments/base_model/logs,可以通过 Tensorboard 可视化。检查点将保存在./experiments/base_model/checkpoints. 所有超参数都可以在 中找到options.py

我们的代码支持多GPU训练,如果你的单GPU内存不够用,check multi_gpuin options.pyisTrue并运行:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2...,n python train.py --experiment_name base_model

预训练模型

我们训练有素的检查点(在 epoch 600)可以在Google DrivePKU Disk中找到。我们发现不同步骤的检查点可能会给出不同的样式,鼓励自己训练模型并测试更多检查点。

测试

在 TextLogo3K 测试数据集上测试我们的模型:

python test.py --experiment_name base_model --test_sample_times 10 --test_epoch 600

结果将保存在./experiments/base_model/results.

测试您自己的数据

(此功能正在开发中,将很快升级) 用您自己的案例测试我们的模型:首先,从Chinese-Word-Vectors下载中文嵌入,即 sgns.baidubaike.bigram-char,放在'./数据集/嵌入”。

然后,从输入文本和字体文件生成数据:

python gen_data.py --input_text 你好世界 --ttf_path ./dataset/ttfs/FZShengSKSJW.TTF --output_dir ./dataset/YourDataSet/

最后,使用我们的模型来推断:

python test.py --experiment_name base_model --test_sample_times 10 --test_epoch 500 --data_name YourDataSet --mode test

结果将写入./experiments/base_model/results/500/YourDataSet/

致谢

引文

如果您使用此代码或发现我们的工作有帮助,请考虑引用我们的工作:


   
  1. <span style="color:#24292f"><span style="background-color:#ffffff"><span style="background-color:var(--color-canvas-subtle)"><code>@inproceedings{wang2021aesthetic,
  2. title={Aesthetic Text Logo Synthesis via Content-aware Layout Inferring},
  3. author={Wang, Yizhi and Pu, Gu and Luo, Wenhan and Wang, Yexin ans Xiong, Pengfei and Kang, Hongwen and Wang, Zhonghao and Lian, Zhouhui},
  4. booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition},
  5. year={2022}
  6. }</code></span></span></span>

文章来源: blog.csdn.net,作者:隔壁老瓦,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/wxb880114/article/details/124702419

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