基于扩散模型的文本到图像在最近取得了令人瞩目的成就。尽管当前的图像合成技术已经非常先进，能够以高保真度生成图像，但当关注生成图像中的文本区域时，往往可能会暴露问题，因为合成文本通常包含模糊、不可读或不正确的字符，使得视觉文本生成成为该领域最具挑战性的问题之一。为了解决这个问题，本文引入了AnyText，这是一个基于扩散的多语言视觉文本生成和编辑模型，专注于在图像中呈现准确而连贯的文本。AnyText包括一个具有两个主要元素的扩散pipeline：辅助潜在模块和文本embedding模块。前者使用文本字形、位置和mask图像等输入，生成用于文本生成或编辑的潜在特征。后者采用OCR模型将笔画数据编码为embedding，这些embedding与来自分词器的图像字幕embedding融合，生成与背景无缝集成的文本。使用文本控制扩散损失和文本感知损失进行训练，以进一步提高写作准确性。AnyText可以书写多种语言的字符，据我们所知，这是首个解决多语言视觉文本生成的工作。值得一提的是，AnyText可以插入社区中现有的扩散模型，以准确呈现或编辑文本。在进行了广泛的评估实验后，我们的方法在所有其他方法中表现出色。此外，我们贡献了第一个大规模的多语言文本图像数据集AnyWord-3M，包含300万个图像文本对，其中包含多种语言的OCR注释。基于AnyWord-3M数据集，我们提出了AnyText-benchmark，用于评估视觉文本生成的准确性和质量。

开源地址：https://github.com/tyxsspa/AnyText

主要贡献

a) 多行：AnyText可以在用户指定的位置生成多行文本。

b) 变形区域：它可以在水平、垂直甚至弯曲或不规则的区域进行书写。

c) 多语言：我们的方法可以生成中文、英文、日文、韩文等多种语言的文本。

d) 文本编辑：提供在所提供的图像中以一致的字体样式修改文本内容的能力。

e) 即插即用：AnyText可以与稳定的扩散模型无缝集成，并赋予它们生成文本的能力。

算法框架

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，并生成外观吸引人的图像。至于文本编辑，AnyText可以在输入图像中指定位置修改文本内容，同时保持与周围文本样式的一致性。如下图：对于提示中的非英语单词，提供括号中的翻译，蓝色框表示文本编辑的位置。

AnyText的框架，包括文本控制扩散pipeline、辅助潜在模块、文本embedding模块和文本感知损失：

效果展示

AnyText和竞争方法的定量比较。下表中†是在LAION-Glyph-10M上训练的，而‡是在TextCaps-5k上进行了微调。所有竞争方法都使用官方发布的模型进行评估。

AnyText和英文文本生成的最新模型或API的定性比较。所有标题均从AnyText-benchmark的英文评估数据集中选择：

GlyphDraw、ControlNet和AnyText在中文文本生成方面的比较示例，所有示例均摘自原始的GlyphDraw论文：

一些无文本生成图像效果：

与 AnyText 集成的可以生成文本的模型示例

文本生成中AnyText的更多效果展示：

文本编辑中的AnyText 效果展示：

 

多精彩内容，请关注公众号：AI生成未来