I detta arbete utforskar vi problemet med att generera fantastiska specialeffekter för typografin. Det är ganska utmanande på grund av modellmångfaldarna att illustrera varierande texteffekter för olika karaktärer. För att ta itu med denna fråga är vår viktigaste idé att utnyttja analysen av den höga regelbundenheten i den rumsliga fördelningen för texteffekter för att vägleda syntesprocessen. Specifikt karakteriserar vi de stiliserade patchar med sina normaliserade positioner och de optimala skalorna för att avbilda deras stilelement. Vår metod först uppskattar dessa två egenskaper och härleder deras korrelation statistiskt. De omvandlas sedan till mjuka begränsningar för texturöverföring för att åstadkomma adaptiv flerskalig textursyntes och för att göra stilelementfördelningen enhetlig. Det gör det möjligt för vår algoritm att producera konstnärlig typografi som passar både för lokala strukturmönster och den globala rumsliga fördelningen i exemplet. Experimentella resultat visar hur överlägsen vår metod är för olika texteffekter jämfört med konventionella stilöverföringsmetoder. Dessutom validerar vi effektiviteten av vår algoritm med omfattande konstnärlig typografi biblioteksgenerering.
Problemet med konstnärlig text stil överföring togs först upp av Yang et al. Hoppa över det.
Awesome Typography: Statistics-Based Text Effects Transfer
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}