近年來(lái)，文本生成圖像領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，尤其是基于擴(kuò)散（Diffusion）的圖像生成模型在細(xì)節(jié)層面上展現(xiàn)出逼真的效果。

然而，一個(gè)挑戰(zhàn)仍然存在：如何將文本準(zhǔn)確地融入圖像。

生活中存在大量的「含文本圖像」，從廣告海報(bào)到書籍封面，再到路牌指示，都包含了重要的信息。如果人工智能模型能夠高效且準(zhǔn)確地生成含有文本的圖像，將極大推動(dòng)設(shè)計(jì)和視覺(jué)藝術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展。

例如現(xiàn)有的先進(jìn)開源模型Stable Diffusion和閉源模型MidJourney都在文本渲染上存在巨大挑戰(zhàn)。

Stable Diffusion：a bear holds a board saying 'hello world'」

MidJourney：Color photo; diner billboard; headline “Jack Rabbit Slim’s”; vintage style (Leonardo AI prompted by Alan Truly)

為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，微軟亞洲研究院自然語(yǔ)言計(jì)算組聯(lián)合香港科技大學(xué)和中山大學(xué)，提出了TextDiffuser和TextDiffuser-2模型。

這兩款模型不僅提升了圖像中文本渲染的準(zhǔn)確性和清晰度，還提升了靈活度和實(shí)用性，能夠執(zhí)行文本到圖像的生成、基于文本模板的圖像生成，或是圖像的文本補(bǔ)全等與文本渲染相關(guān)的任務(wù)。

論文標(biāo)題：TextDiffuser: Diffusion Models as Text Painters

項(xiàng)目主頁(yè)：https://jingyechen.github.io/textdiffuser/

代碼鏈接：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/textdiffuser

在線Demo：https://huggingface.co/spaces/JingyeChen22/TextDiffuser

TextDiffuser對(duì)于以上兩個(gè)prompt生成的結(jié)果

TextDiffuser

模型通過(guò)兩階段的工作流程生成含有文本的圖像。

第一階段，模型通過(guò)用戶的提示（prompt）確定關(guān)鍵詞的文本布局。

它采用了Layout Transformer技術(shù)，自回歸地生成每個(gè)關(guān)鍵詞的坐標(biāo)框，相當(dāng)于得到了字符坐標(biāo)框級(jí)別的遮罩（Box-Level Segmentation Mask），能為每個(gè)字符提供精確的控制。

第二階段，作者改進(jìn)了Stable Diffusion架構(gòu)以結(jié)合字符的坐標(biāo)框信息進(jìn)行生成，使得TextDiffuser能夠在指定位置生成清晰的字符。

具體來(lái)說(shuō)，作者重新設(shè)計(jì)了輸入的特征，維度由原先的4維變成了17維。其中包含4維加噪圖像的特征，8維字符信息，1維圖像掩碼，還有4維未被mask圖像的特征。通過(guò)mask圖像的部分或全部，即可實(shí)現(xiàn)生成部分圖像（稱為Part-Image Generation或Text-inpainting）或是整張圖像（稱為Whole-Image Generation）。

TextDiffuser框架圖，包含兩個(gè)階段：布局生成與圖像生成

在Inference階段，TextDiffuser非常靈活，有三種使用方式：

1. 根據(jù)用戶給定的指令生成圖像。并且，如果用戶不滿意第一步Layout Generation生成的布局，用戶可以更改坐標(biāo)也可以更改文本的內(nèi)容，這增加了模型的可控性。

2. 直接從第二個(gè)階段開始。根據(jù)模板圖像生成最終結(jié)果，其中模板圖像可以是印刷文本圖像，手寫文本圖像，場(chǎng)景文本圖像。作者訓(xùn)練了一個(gè)字符集分割網(wǎng)絡(luò)用于從模板圖像中提取Layout。

3. 同樣也是從第二個(gè)階段開始，用戶給定圖像并指定需要修改的區(qū)域與文本內(nèi)容。該操作可以多次進(jìn)行，直到用戶對(duì)生成的結(jié)果感到滿意為止。

為了支持TextDiffuser的訓(xùn)練，研究團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了一個(gè)包含1000萬(wàn)張文本圖像的MARIO-10M數(shù)據(jù)集，包含三個(gè)子集：LAION-OCR，TMDB與OpenLibrary。

作者還基于MARIO設(shè)計(jì)了MARIO-Eval文本渲染任務(wù)的大規(guī)模基準(zhǔn)。作者進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，與DeepFloyd等先進(jìn)模型對(duì)比。

例如下圖所示，在Whole-Image Generation任務(wù)中，TextDiffuser生成的圖像具有更加清晰可讀的文本，并且文本區(qū)域與背景區(qū)域較為和諧。

與現(xiàn)有文本生成圖像方法相比，TextDiffuser可以生成正確的文本，并且文本與背景融合度較高

定性的實(shí)驗(yàn)的評(píng)估指標(biāo)有FID，CLIPScore與OCR。尤其是OCR指標(biāo)，TextDiffuser相對(duì)于對(duì)比方法有很大的提升。

對(duì)于Part-Image Generation任務(wù)，下面是在給定的圖像上增加或修改字符的例子，TextDiffuser生成的結(jié)果很自然。

TextDiffuser-2

TextDiffuser-2進(jìn)一步釋放了語(yǔ)言模型在視覺(jué)文本渲染方面的潛能，提升了文本渲染的多樣性和靈活性。

論文標(biāo)題：TextDiffuser-2: Unleashing the Power of Language Models for Text Rendering

項(xiàng)目主頁(yè)：https://jingyechen.github.io/textdiffuser2/

代碼鏈接：https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/textdiffuser-2

在線Demo：https://huggingface.co/spaces/JingyeChen22/TextDiffuser-2

TextDiffuser-2繼承并優(yōu)化了其前身TextDiffuser的核心特性，主要?jiǎng)?chuàng)新在于其對(duì)語(yǔ)言模型的應(yīng)用。現(xiàn)有研究成果顯示，大型語(yǔ)言模型內(nèi)含有對(duì)視覺(jué)布局有一定理解的能力，足以處理布局生成任務(wù)。

基于這一發(fā)現(xiàn)，研究團(tuán)隊(duì)用圖像描述-文本布局?jǐn)?shù)據(jù)集對(duì)vicuna-1.5-7B語(yǔ)言模型進(jìn)行了微調(diào)，使TextDiffuser-2能夠更有效地處理文本布局生成任務(wù)，生成協(xié)調(diào)且美觀的布局。

此外，TextDiffuser-2采用了Stable Diffusion模型中現(xiàn)有的語(yǔ)言模型編碼布局信息，通過(guò)引入坐標(biāo)token和字符token，提高了在特定位置繪制相應(yīng)文本內(nèi)容的能力。

具體來(lái)說(shuō)，第一階段的目標(biāo)是對(duì)一個(gè)預(yù)訓(xùn)練的大型語(yǔ)言模型M1進(jìn)行微調(diào)，讓它能夠作為解碼器，使用圖片描述與OCR（光學(xué)字符識(shí)別）結(jié)果對(duì)進(jìn)行訓(xùn)練。輸入遵循這樣的格式：“[描述] 提示: [提示] 關(guān)鍵詞: [關(guān)鍵詞]”。

輸出方面，我們期望每一行都遵循“文本行x0, y0, x1, y1”的格式，其中(x0, y0)和(x1, y1)分別代表左上角和右下角的坐標(biāo)。我們利用OCR結(jié)果中檢測(cè)到的所有文本作為關(guān)鍵詞來(lái)構(gòu)造輸入。

通過(guò)這樣的方法，TextDiffuser-2模型不僅能夠根據(jù)用戶的需求靈活地生成圖像布局，還能夠通過(guò)對(duì)話交互的方式，進(jìn)一步細(xì)化和調(diào)整布局，為圖像生成提供更高的靈活性和個(gè)性化選項(xiàng)。

第二階段引入了一種簡(jiǎn)單且無(wú)需額外參數(shù)的策略，即將提示（prompt）和布局結(jié)合到語(yǔ)言模型M2中，M2在潛在擴(kuò)散模型中扮演文本編碼器的角色。

與調(diào)節(jié)個(gè)別字符位置的字符級(jí)分割掩碼不同，行級(jí)邊界框在生成過(guò)程中提供了更大的靈活性，并且不會(huì)限制樣式的多樣性。之前的研究表明，細(xì)粒度的分詞可以增強(qiáng)擴(kuò)散模型的拼寫能力。

受此啟發(fā)，作者設(shè)計(jì)了一種混合粒度的分詞方法，既提高了模型的拼寫能力，又避免了序列變得過(guò)長(zhǎng)。具體來(lái)說(shuō)，一方面，作者保持了原始的BPE分詞方法用于處理提示。

另一方面，作者引入了新的字符token，并將每個(gè)關(guān)鍵詞分解為字符級(jí)表示。例如，單詞“WILD”被分解為token “[W]”, “[I]”, “[L]”, “[D]”。此外，作者引入了新的坐標(biāo)token來(lái)編碼位置。例如，token “[x5]”和“[y70]”分別對(duì)應(yīng)于x坐標(biāo)5和y坐標(biāo)70。

每個(gè)關(guān)鍵詞信息由結(jié)束符token “?eos?”分隔，任何剩余的空間直到最大長(zhǎng)度L將被填充token “?pad?”填充。作者對(duì)整個(gè)擴(kuò)散模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括語(yǔ)言模型M2和U-Net，使用L2去噪損失。

作者進(jìn)行了廣泛的實(shí)驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證TextDiffuser-2的有效性，在文本到圖像生成的任務(wù)上，與當(dāng)前最前沿的模型進(jìn)行比較，TextDiffuser-2展示了卓越性能，不僅能準(zhǔn)確渲染文字，而且展示了布局的自然性和逼真度。

在處理復(fù)雜和多樣化的文本樣式方面，例如手寫體和藝術(shù)體，TextDiffuser-2 表現(xiàn)出色，證明了其在細(xì)節(jié)和樣式多樣性上的優(yōu)勢(shì)。

此外，在圖像的文本補(bǔ)全（Text Inpainting）任務(wù)上，TextDiffuser-2同樣展現(xiàn)了其優(yōu)越性，能夠在保持文本與背景匹配的同時(shí)，提升整體圖像的質(zhì)感和美觀度。

在定量實(shí)驗(yàn)中，TextDiffuser-2在大多數(shù)指標(biāo)上具有優(yōu)異的性能。

研究團(tuán)隊(duì)還使用GPT-4V進(jìn)行了用戶評(píng)測(cè)。評(píng)測(cè)結(jié)果顯示，GPT-4V具有優(yōu)異的識(shí)圖識(shí)字能力，并且其總結(jié)的理由也顯得合理。TextDiffuser-2在GPT-4V的評(píng)測(cè)中也獲得了比其他對(duì)比模型優(yōu)異的結(jié)果。

TextDiffuser和TextDiffuser-2的推出及其持續(xù)發(fā)展，在圖像中準(zhǔn)確渲染文本這一任務(wù)上取得了顯著的進(jìn)步。

為了促進(jìn)這一技術(shù)的廣泛應(yīng)用，研究團(tuán)隊(duì)已經(jīng)公布了TextDiffuser和 TextDiffuser-2的代碼、數(shù)據(jù)集和Demo，鼓勵(lì)廣大研究者和設(shè)計(jì)師進(jìn)行探索和應(yīng)用，進(jìn)一步推動(dòng)設(shè)計(jì)和視覺(jué)藝術(shù)領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展。