Texteffekter överför teknologi automatiskt gör texten dramatiskt mer imponerande. Men tidigare stil överföringsmetoder antingen studera modellen för allmän stil, som inte kan hantera de mycket strukturerade texteffekter längs glyfen, eller kräver manuell design av subtila matchningskriterier för texteffekter. I detta dokument fokuserar vi på användningen av den kraftfulla representation förmåga djupa neurala funktioner för överföring av texteffekter. För detta ändamål föreslår vi en ny Texture Effects Transfer GAN (TET-GAN), som består av ett delnätverk för stilisering och ett delnätverk för destilisering. Den viktigaste idén är att träna vårt nätverk för att uppnå både målet med stil överföring och stil borttagning, så att det kan lära sig att reda ut och reombine innehållet och stil funktioner i texteffekter bilder. För att stödja utbildningen av vårt nätverk, föreslår vi en ny texteffekter dataset med så mycket som 64 professionellt utformade stilar på 837 tecken. Vi visar att de olika funktioner representationer gör det möjligt för oss att överföra eller ta bort alla dessa stilar på godtyckliga glyfer med hjälp av ett nätverk. Dessutom ger den flexibla nätverksdesignen TET-GAN möjlighet att effektivt utvidga sig till en ny textstil via oneshot-lärande där endast ett exempel krävs. Vi visar den föreslagna metodens överlägsenhet när det gäller att generera högkvalitativ stiliserad text över de toppmoderna metoderna.
Yang m.fl. REF samlade nyligen in en stor uppsättning texteffekter för att träna nätverket för att överföra texteffekter för alla glyfer.
TET-GAN: Text Effects Transfer via Stylization and Destylization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}