RepText – Liblib AI联合Shakker Labs推出的多语言视觉文本渲染框架-爱论文

RepText是什么

RepText 是Shakker Labs 和 Liblib AI推出的多语言视觉文本渲染框架，基于复制字形而非理解文本内容实现高质量的文本渲染。框架基于预训练的单语言文本到图像生成模型，引入 ControlNet 结构、Canny 边缘检测、位置信息及字形潜变量复制技术，精准地渲染用户指定字体和位置的多语言文本。RepText 适用于平面设计、自然场景等多种场景。

RepText的主要功能

多语言文本渲染：支持生成多种语言（包括非拉丁字母）的视觉文本，支持用户指定文本内容、字体、颜色和位置。精准控制：用户能精确控制文本在图像中的位置和样式，实现高度定制化的文本渲染。高质量生成：基于创新的技术手段，生成的文本在视觉上与背景协调，且具有较高的清晰度和准确性。与现有模型兼容：支持与现有的文本到图像生成模型（如基于DiT的模型）无缝集成，无需重新训练基础模型。

RepText的技术原理

模仿而非理解：RepText的核心思想是模仿字形，而不是理解文本的语义。基于复制字形的方式生成文本，类似于人类学习写字的过程。ControlNet结构：基于ControlNet框架，用Canny边缘检测和位置信息作为条件，指导模型生成文本。避免对文本编码器的依赖，降低对多语言理解的要求。字形潜变量复制：在推理阶段，RepText从无噪字形潜变量开始初始化，初始化方式为文本生成提供引导信息，提高文本的准确性和颜色控制能力。区域掩码：为避免在生成过程中对非文本区域造成干扰，RepText引入区域掩码，确保只有文本区域被修改，背景保持不变。文本感知损失：在训练阶段，RepText引入文本感知损失（基于OCR模型的特征图），提高生成文本的可识别性和准确性。

RepText的项目地址

项目官网：https://reptext.github.io/GitHub仓库：https://github.com/Shakker-Labs/RepTextarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2504.19724

RepText的应用场景

平面设计：用在设计贺卡、海报、宣传册等，精准控制文本的字体、颜色和位置。自然场景渲染：生成自然场景中的文本，如商店招牌、广告牌、路标等，支持多语言和多种风格的字体。艺术创作：支持艺术字体和复杂排版的生成，例如书法风格的文本、艺术字效果等，为艺术创作提供灵感和素材。数字内容创作：在视频游戏、动画、网页设计等领域，快速生成符合场景需求的文本内容，提升内容创作效率。多语言内容本地化：为全球化的数字内容提供本地化的文本渲染支持，快速生成不同语言版本的视觉文本。