209-A1.2｜中文字体合成，图像像素艺术化，文生SVG；多样性与数据重现问题，优化VQ-VAE训练重建，扩散盲图像动态恢复

主要观点总结

本文介绍了五个关于图像生成的研究，包括文本到图像扩散模型的生成、SVG图形生成、图像多样性的提升、向量量化变分自编码器的优化以及盲图像恢复等。研究通过不同的技术方法和实验验证，取得了显著的成果。文章通俗易懂，概括了各项研究的主要内容和关键点。

关键观点总结

关键观点1: 文本到图像扩散模型的生成

利用扩散模型根据输入的文本描述生成相应的图像，包括HFH-Font和SD-π XL等技术的介绍和应用。

关键观点2: SVG图形生成

介绍了一种新型的SVG生成模型GRIMOIRE，能够通过文本引导生成SVG文件，仅依赖光栅图像监督。

关键观点3: 图像多样性的提升

解决模型生成图像时多样性不足和重复训练集图像的问题，如通过SPARSE REPELLENCY（SPELL）方法提升图像生成的多样性。

关键观点4: 向量量化变分自编码器的优化

使用旋转技巧优化VQ-VAE的训练过程，提高向量量化变分自编码器的性能。

关键观点5:

提出INSTANTIR方法，一种盲图像恢复方法，采用基于扩散模型的动态恢复策略，处理测试时未知的图像退化问题。

文章预览

AIGC   Research 主编｜ 庄才林（Cailin Zhuang） 技术支持｜胡耀淇（Yaoqi Hu） Topic: Image Generation｜ 1. Chinese Font 2. Quantized Imagery 3. Text-guided SVG HFH-Font: Few-shot Chinese Font Synthesis with Higher Quality, Faster Speed, and Higher Resolution 2024-10-09｜PKU｜SIGGRAPH Asia 2024 ｜⭐️ http://arxiv.org/abs/2410.06488v1 https://github.com/grovessss/HFH-Font 概述 HFH-Font是一种新型的 少样本中文字体合成方法，旨在解决现有字体合成技术在生成高质量、快速及高分辨率字体方面的不足 。该方法特别针对中文这类复杂的书写系统，能够在仅有少量字符样本的情况下，生成完整且高保真的字体。HFH-Font结合了扩散模型的生成框架，通过引入 组件感知条件模块和参考选择策略 ，显著提高了生成质量和效率。此外，该方法还支持将高分辨率的光栅图像转换为高质量的矢量字体，展示了强大的实用性和灵活性。 方 ………………………………