【论文+在线运行】AnyText：能准确写汉字的AI绘图工具

源码：https://github.com/tyxsspa/AnyText
阿里在线运行: https://modelscope.cn/studios/damo/studio_anytext/summary
论文：2311.AnyText: Multilingual Visual Text Generation And Editing

一、AnyTexT是什么？

是一个基于扩散模型的（diffusion-based）
多语言（multilingual）视觉文字（visual text）生成和编辑的模型，
专注于在图像中渲染准确和连贯(accurate and coherent)的文本。

能做什么？

功能：生成图片同时，在指定位置生成中文、英文、日文等，还可对已有图片进行编辑
不足：未来的工作将集中在探索极小字体（extremely small fonts）的生成和研究具有可控属性（controllable attributes.）的文本生成

图1 生成图片示例：

对于文本生成，AnyText可以将指定的文本从提示渲染到指定的位置，并生成视觉吸引力的图像
对于文本编辑，AnyText可以在输入图像中的指定位置(specified position)修改文本内容，同时保持与周围文本样式的一致性(maintaining consistency with)。
下图括号中为提示中的非英语单词提供翻译，蓝色框表示文本编辑位置（可输入修改位置）
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图3 生成指定位置、不规则弯曲的文字

美人鱼的标志（a logo of a mermaid），上面写着（ with the words）“星巴克（STARBUCKS）”和“咖啡(COFFEE)”
写着“2023”和“冠军”的横幅(a banner that reads)
一个精致礼盒的照片(photo of )，上面写着“新婚快乐”，(数码单反照片)
街上写着“禁止超速（禁止超速行驶）指示牌(`sign on that xx says)

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图4 多语言图片生成

大楼上的牌子上写着 “我理解英语” （Sign on the building that reads）

`图5`，比较效果: SD-XL1.0 、Bing Image Creator3、DALL-E2, 以及 DeepFloyd IF

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图6 中文生成效果比较

中文文本生成中GlyphDraw、ControlNet和AnyText的比较示例，全部摘自GlyphDraw的原始论文
GlyphDraw: Learning to Draw Chinese Characters in Image Synthesis Models Coherently
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二、实际使用测试

https://modelscope.cn/studios/damo/studio_anytext/summary

图像生成

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一只熊猫在黑板前，上面写着 “今天不上课”

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一件T恤上写着文字“元旦快乐"

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图像编辑：一个中国古代铜钱

https://modelscope.cn/studios/damo/studio_anytext/summary
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原始输入

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生成结果

一个中国古代铜钱，上面写着"友" “嘉”
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原理是什么？

AnyText包括一个具有两个主要元素的扩散管道：一个辅助潜在模块和一个文本嵌入模块

前者使用文本字形、位置和遮罩图像等输入来生成用于文本生成或编辑的潜在特征。
后者采用OCR模型将笔划数据(stroke data)编码为嵌入，该嵌入与来自分词器（tokenizer）的图像的说明文字(caption)嵌入相融合，生成与背景无缝集成(seamlessly integrate)的文本。

采用文本控制扩散损失(text-control diffusion loss)和文本感知损失(text perceptual)进行训练，进一步提高文字生成精度
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