I detta dokument är vi intresserade av att redigera text i naturliga bilder, som syftar till att ersätta eller ändra ett ord i källbilden med en annan samtidigt som dess realistiska utseende. Denna uppgift är utmanande, eftersom stilarna i både bakgrund och text måste bevaras så att den redigerade bilden är visuellt oskiljbar från källbilden. Speciellt föreslår vi en end-to-end training stil retention nätverk (SRNet) som består av tre moduler: text konvertering modul, bakgrund inpainting modul och fusion modul. Textkonverteringsmodulen ändrar källbildens textinnehåll till måltexten samtidigt som den ursprungliga textstilen behålls. Bakgrundsinmålningsmodulen raderar den ursprungliga texten och fyller textregionen med lämplig struktur. Fusionsmodulen kombinerar informationen från de två tidigare modulerna och genererar redigerade textbilder. Såvitt vi vet är detta arbete det första försöket att redigera text i naturliga bilder på ordnivå. Både visuella effekter och kvantitativa resultat på syntetiska och verkliga dataset (ICDAR 2013) bekräftar till fullo vikten och nödvändigheten av modulär nedbrytning. Vi utför också omfattande experiment för att validera nyttan av vår metod i olika real-world applikationer såsom text bildsyntes, augmented reality (AR) översättning, information gömmer, etc.
Wu och Al. REF ) redigerad text i naturliga bilder med hjälp av en uppsättning av motsvarande syntetiska träningsprover för att bevara stilen för både bakgrund och text.
Editing Text in the Wild
{'venue': "MM '19", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}