Text-Diffuser 2是由来自微软研究院、香港科技大学和中山大学的研究人员最新推出的一个基于扩散模型的文本渲染方法,旨在解决图像扩散模型生成文字时在灵活性、自动化、布局预测能力和风格多样性方面的局限性,以提高生成图像中视觉文本的质量和多样性。
TextDiffuser-2的创新之处在于其利用了语言模型的强大能力来自动规划和编码文本布局,从而在保持文本准确性的同时,增加了生成图像的多样性和视觉吸引力。相比于第一代TextDiffuser,在多个方面进行了提升和优化,如布局规划的改进、行级别的文本编码、聊天交互动态调整文本布局、文本渲染的优化、更多样化风格的文本等。


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