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基于文澜的海报设计:文本检索图像并自动设计海报

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海报被应用在广泛的场景中。然而设计海报通常非常耗时,需要有艺术经验的设计师进行大量的手动编辑。在本文中,我们提出了一种新的数据驱动的海报自动设计框架,称为Text2Poster,用于从给定的文本信息自动生成高质量海报。我们的框架模仿手动编辑海报的过程,利用大规模预训练的视觉-文本模型从给定文本中检索背景图像,通过级联自动编码器在图像上迭代布局文本,最后通过基于匹配的方法对文本进行风格化。我们通过弱监督和自监督学习策略来学习Text2Poster的每个模块,减少了对标记数据的需求。客观和主观实验都表明,我们的Text2Poster在生成海报的质量方面优于最先进的方法,包括学术研究和商业软件。

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