CVPR 2022 | 北大、百度提出文字logo生成模型，脑洞大开堪比设计师

点常量是应用作神经网络服务如此一来如此一来预报。本文工具不须预报得到了前提标点位置经度，于是不须设立原经度到前提经度的算子关系（下下图左方），手动解不止的点的常量（下下图右）。通过这种方式，既可以尽可能前提标点的位置经度在画布的范围范围内，又可以能用 STN 的可乘积谐波算法。

下图 4 显式解析的点常量

通常来说，在自然语言 logo 当中多种不同标点之间不会有分隔（有一些不该的外观设计除外），因此不不一定需要重新考虑每个标点之间的下调色板关系。将每个标点变换的下图像如此一来来进行减法操作，即可得到 logo 下图像，结合上述步骤，可乘积堆砌的总体全过程都是可乘积的。

下图 5 根据解析常量裂解 logo 下图像

2.3 双也就是说机结构上

字符串的放在超更高速应该既符合人们的阅读穿衣，又呈现不止多样的音乐风格。然而，这两个特点不较易被下图像分解仿真当中中用的微分神经网络服务（CNNs）所猎取到。为了消除这个解决办法，本文外观设计了一个双也就是说机的模块，之外一个基因组也就是说机和一个下图像也就是说机。基因组也就是说机以前提条件特性作为瞬时，将乘积常量的基因组作为读写，去归纳这个放在超更高速的更有利于。

基因组也就是说机并无法够亲眼看到细粒度的送达者（如标点等），因为它仅仅送达乘积常量作为读写。于是，本仿真带入下图像也就是说机去有利于探寻 logo 下图像（人工外观设计的或者本仿真分解的）的更有利于，并预报它们的有无。根据专业知识人士的类似好好法，将前提条件特性来进行一组再放在到的第一个微分层不久，用作也就是说前提条件。

三、试验当中

3.1 样式分解结果展示不止

如下图 6 和下图 7 下图，本仿真可以分解英文 logo 下图，也可以分解当英语 logo。

下图 6 本仿真在英文信息集上结果

下图 7 本仿真在当英语信息集上结果

其当中，“ours”所在列表格示本仿真分解结果，“GT”表格示室内外观设计外观设计的结果。本仿真分解的样式具多样化的多样性：如（1）根据具体标点安排样式，如 “B + 侦探” 当中，将 “+” 号天衣无缝地安排到 “B” 右下角和 “侦” 左方下角之间；（2）根据语义来进行跳转，如 “神探包青天” 和“春风十里不如你”。

3.2 与其他工具对比

本文与 2D 下三维样式分解管理工作 LayoutGAN（Li et al, ICLR 2018）和 layoutNet（Zheng et al, TOG 2019）来进行了对比，这两种工具未难以实现三维空间样式上的基因组送达者，以及读写表格达方式的自身本文语义送达者，所以无法处理该护航。如下图 8 下图，本仿真分解了更高的结果。

下图 8 与既有工具对比

3.3 样式音乐风格归纳

通过正成份归纳工具（PCA），对自生三维空间阻尼 z 来进行了三维试验当中，结果展示不止在下图 9 当中。结果发现，（1）直线的样式（B2, C2, H2, E3）排斥于推到四边形的后面；（2）水平的样式（A1-E1, H1, G2）排斥于推到四边形的当中间和上方；（3）多行的样式（A2, D2, E2, F2）排斥于推到四边形的右下方；（4）线状的样式（F1，G1）排斥推到四边形的边缘。自生三维空间阻尼 z 和读写自然语言的间距变量是内积的。该三维工具可以引导室内外观设计探索样式音乐风格的自生三维空间，鼓励他们拣选害羞的音乐风格。

下图 9 自生三维空间阻尼 z 的三维结果

3.4 正观评价

本文开展了一项浏览器报告，用作收集浏览器对于本仿真分解结果的正观评价，浏览器社会群体之外 27 个专业知识室内外观设计和 52 个其他职业者。应用作了 20 对测试下图像（仿真分解和人工外观设计的），让浏览器（1）同样哪个是 AI 分解的：下表格当中的 “准确率” 表格示浏览器挑不止本仿真结果的期望值，越低越好；（2）同样自己更排斥于哪个：下表格当中的 “同样率” 表格示浏览器同样本仿真结果的期望值，越更高越好；（3）给 AI 分解的总质量总分（1-5）：揭示为下表格当中的“分解总质量”，越更高越好。从结果可以看不止本仿真取得了不错的敏感度，千分之准确率接近 50%，千分之同样率 40%。我们也观察到室内外观设计社会群体更较易辨识不止 AI 结果，对总质量要求也更苛刻，说明本管理工作还有有利于提升的三维空间。

表格 1 正观报告结果

3.5 logo 下图分解管理系统

受手写体分解仿真和色块搬迁仿真的启发，本文也设立了一个全自动的自然语言 logo 下图分解管理系统。该管理系统首不须根据浏览器读写的自然语言和正题分解完全一致的手写体，接着，将裂解的标点下图像和自然语言带回本文重申的样式分解网络服务当中，得到标点摆放在的样式，最终应用作色块搬迁仿真得到修饰后的 logo 下图像。下图 10 展示不止了一些裂解的样例, 显然本管理系统的必要性。

下图 10 logo 下图像分解管理系统

四、论证

本文重申了一种用作裂解自然语言 logo 下图的样式分解仿真。该仿真原创性地重申了一个双也就是说机的模块，用作同时评估字符串的放在超更高速和渲染后自然语言 logo 下图的先前送达者。同时，本文重申一种可乘积堆砌的工具，协作了样式常量到自然语言 logo 的可乘积渲染全过程。本文协作了一个大规模的信息集 TextLogo3K，并实施大量试验当中来正确性仿真的必要性，该信息同样可以广泛应用其他护航。前言部分当中每对 logo 下图像，后面是 AI 分解的，左面是人工外观设计的，你猜对了吗？

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