Facebook 近日公布了一項新的圖像 AI——TextStyleBrush，該技術(shù)可以復(fù)制和再現(xiàn)圖像中的文本風(fēng)格。

借助該技術(shù)，你只需要輸入一個詞作為「標(biāo)準」，AI 就能全篇模仿你的書寫風(fēng)格，一鍵執(zhí)行，效果可謂驚艷。

此外，你還可以用它替換不同場景中的文字（比如海報、垃圾桶、路標(biāo)等）。下圖中左側(cè)為原始場景圖像，單詞顯示在藍色矩形中；右側(cè)為文本替換后的圖像。

從圖中可以看出，各種風(fēng)格的字體 AI 幾乎都能 hold 住。下圖中每個圖像對在左邊顯示輸入源樣式，在右邊顯示新內(nèi)容(字符串)，左右兩端字體看起來風(fēng)格完全相同。與源圖像相比，輸出的圖像在外觀上似乎都有些模糊，但我們可以看到，在大多數(shù)情況下，該技術(shù)似乎工作得很好。

與其他字跡模仿 AI 相比，TextStyleBrush 功能更強大，可以從更細微的角度分析文字樣式，從而做到在各種角度和背景下進行字跡模仿。

下圖是醬油瓶（Soya）替換為茶瓶(Tea）的實現(xiàn)過程：

這款強大的模仿神器正是 Facebook AI 推出的「TextStyleBrush」，只需輸入一個單詞，就能完美復(fù)現(xiàn)筆跡。這項技術(shù)的原理類似于文字處理 APP 中的樣式筆刷工具，可以將文字和風(fēng)格分開。

• 論文地址：https://scontent-sjc3-1.xx.fbcdn.net/v/t39.8562-6/10000000_944085403038430_3779849959048683283_n.pdf?_nc_cat=108&ccb=1-3&_nc_sid=ae5e01&_nc_ohc=Jcq0m5jBvK8AX--fG2A&_nc_ht=scontent-sjc3-1.xx&oh=8b7e8221bba5aba6b6331c643764dec5&oe=60EF2B81
• 數(shù)據(jù)集地址：https://github.com/facebookresearch/IMGUR5K-Handwriting-Dataset

它具有以下特點：

• 只需要一個單詞，就能復(fù)制照片中的文字風(fēng)格。使用該 AI 模型，你可以編輯和替換圖像中的文本。
• 與大多數(shù) AI 系統(tǒng)不同的是，TextStyleBrush 是首個自監(jiān)督的 AI 模型，使用單個示例詞一次性替換手寫和圖像中的文本。
• 將來它會在個性化信息和字幕等領(lǐng)域釋放新的潛力，比如在增強現(xiàn)實 (AR) 中實現(xiàn)逼真的語言翻譯。
• 通過公布這項研究所具有的能力、方法和結(jié)果，研究者希望推動對話和研究，以發(fā)現(xiàn)這類技術(shù)的潛在應(yīng)用，如深度假文本攻擊——這是人工智能領(lǐng)域的一大挑戰(zhàn)。

由于 TextStyleBrush 也可能被用來制作誤導(dǎo)性的圖像，所以 Facebook 的 CTO 在個人社交網(wǎng)站表示，他們只發(fā)布了論文和數(shù)據(jù)集，但沒有公開代碼。并表示正如我們對 deepfakes 的方法一樣，我們認為共享研究和數(shù)據(jù)集將有助于構(gòu)建檢測系統(tǒng)并提前預(yù)防攻擊。

可以學(xué)習(xí)文本風(fēng)格表征的 TextStyleBrush

用 AI 生成圖像一直在以驚人的速度發(fā)展，這種生成技術(shù)能夠重現(xiàn)歷史場景，或者將照片變成梵高等繪畫風(fēng)格?，F(xiàn)在，F(xiàn)acebook AI 已經(jīng)建立了一個可以替換場景和手寫文本風(fēng)格的 AI，只需要一個單詞作為輸入。

雖然大多數(shù) AI 系統(tǒng)都可以完成定義明確的、專門的任務(wù)，但構(gòu)建一個足夠靈活的 AI 系統(tǒng)，以理解現(xiàn)實場景中文本和手寫體的細微差別，具有很大的挑戰(zhàn)。這意味著需要了解眾多的文本樣式，不僅包括不同的字體和書寫風(fēng)格，而且也包括不同的轉(zhuǎn)換，如旋轉(zhuǎn)、彎曲的文字以及圖像噪聲等問題。

Facebook AI 提出了 TSB（TextStyleBrush）架構(gòu)。該架構(gòu)以自監(jiān)督的方法進行訓(xùn)練，沒有使用目標(biāo)風(fēng)格監(jiān)督，只使用了原始風(fēng)格圖像。該框架可以自動地尋找圖片真實風(fēng)格。在訓(xùn)練時，它假設(shè)每個詞框有真實值（出現(xiàn)在框中的文本）；推理時，它采用單一源樣式圖像和新內(nèi)容（字符串），并生成帶有目標(biāo)內(nèi)容的源樣式的新圖像。

該生成器架構(gòu)是基于 StyleGAN2 模型。然而，它有兩個重要的限制：

首先，StyleGAN2 是一個無條件模型，這意味著它通過對一個隨機的潛在向量進行采樣來生成圖像。但 TextStyleBrush 必須要生成指定文本的圖像。

其次，TextStyleBrush 生成的文本圖像風(fēng)格不受控制。文本風(fēng)格涉及全局信息（例如調(diào)色板和空間變換），以及精細的比例信息組合（例如單個筆跡的細微變化。

研究者通過內(nèi)容和風(fēng)格表征來調(diào)節(jié)生成器以解決上述限制。通過提取特定于層的風(fēng)格信息并將其注入到生成器的每一層來處理文本風(fēng)格的多尺度特性。除了以期望的風(fēng)格生成目標(biāo)圖像外，生成器還生成表示前景像素 (文本區(qū)域) 的軟蒙版圖像。通過這種方式，生成器可以控制文本的低分辨率和高分辨率細節(jié)，以匹配所需的輸入風(fēng)格。

該研究還引入了一種新的自監(jiān)督訓(xùn)練準則，該準則使用字體（typeface）分類器、文本識別器和對抗式鑒別器來保留源風(fēng)格和目標(biāo)內(nèi)容。首先，研究者通過使用預(yù)訓(xùn)練的字體分類網(wǎng)絡(luò)來評估生成器捕獲輸入文本風(fēng)格的能力。另外，他們使用預(yù)訓(xùn)練文本識別網(wǎng)絡(luò)來評估生成圖像的內(nèi)容，以反映生成器捕獲目標(biāo)內(nèi)容的效果。總而言之，這種方法能夠?qū)τ?xùn)練進行有效的自監(jiān)督。

實驗

表 2 提供了評估不同損失函數(shù)、風(fēng)格特征擴展以及訓(xùn)練 TSB 時 mask 的作用消融實驗結(jié)果。實驗結(jié)果顯示，TextStyleBrush 生成的圖片在 MSE（合成誤差）上大幅降低，PSNR（峰值信噪比）、SSIM（結(jié)構(gòu)相似性）均獲得了提高。

表 3 是在三種數(shù)據(jù)集圖像上測得的文本識別準確率。實驗結(jié)果顯示，TSB 的識別效果最好，在 IC13 上的識別準確率為 97.2%，IC15 上的識別準確率為 97.6%，TextVQA 上的識別準確率為 95.0%。

表 4 提供了生成的手寫文本的定量比較，將 TSB 方法與 Davis 等人 [14] 專門為生成手寫文本而設(shè)計的 SotA 方法進行了比較。FID 分數(shù)越低，生成質(zhì)量越好。顯然，TSB 方法優(yōu)于以前的工作。

TextStyleBrush 證明了 AI 在文字上面可以比過去更加靈活、準確地識別，但這項技術(shù)仍然存在許多問題，如無法模仿金屬表面的字符或彩色字符等， Facebook 希望這項研究能繼續(xù)擴展，突破翻譯、自主表達和 deepfake 研究之間的障礙等。