Current image generation models struggle to reliably produce well-formed visual text. In this paper, we investigate a key contributing factor: popular text-to-image models lack character-level input features, making it much harder to predict a word's visual makeup as a series of glyphs. To quantify the extent of this effect, we conduct a series of controlled experiments comparing character-aware vs. character-blind text encoders. In the text-only domain, we find that character-aware models provide large gains on a novel spelling task (WikiSpell). Transferring these learnings onto the visual domain, we train a suite of image generation models, and show that character-aware variants outperform their character-blind counterparts across a range of novel text rendering tasks (our DrawText benchmark). Our models set a much higher state-of-the-art on visual spelling, with 30+ point accuracy gains over competitors on rare words, despite training on far fewer examples.


翻译:当前图像生成模型很难可靠地生成完善的视觉文本。 在本文中, 我们调查了一个关键促成因素: 流行的文本到图像模型缺乏字符级输入功能, 使得预测一个单词的视觉化成成一系列像形体要难得多。 为了量化这种效果的程度, 我们进行了一系列受控实验, 比较字符认知和字符盲文本编码器。 在文本专用域中, 我们发现, 字符识别模型提供了新颖拼写任务( WikiSpell) 的巨大收益 。 将这些学习内容转移到视觉域, 我们训练了一组图像生成模型, 并展示了字符认知变体在一系列新文本拼写任务( 我们的 DrawText 基准) 中超越了字符盲对应方。 我们的模型在视觉拼写上设置了更高级的艺术, 在稀有文字上比竞争者获得30+点精度收益, 尽管培训的例子要少得多。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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