HDGlyph: A Hierarchical Disentangled Glyph-Based Framework for Long-Tail Text Rendering in Diffusion Models

📄 arXiv: 2505.06543v1 📥 PDF

作者: Shuhan Zhuang, Mengqi Huang, Fengyi Fu, Nan Chen, Bohan Lei, Zhendong Mao

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-10

💡 一句话要点

HDGlyph：一种用于扩散模型中长尾文本渲染的分层解耦字形框架

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 文本渲染 扩散模型 长尾文本 字形信息 解耦学习 图像生成 视觉合成

📋 核心要点

  1. 现有文本渲染方法在处理长尾文本，特别是未见过的或小尺寸文本时，面临挑战。
  2. HDGlyph通过分层解耦文本生成与视觉合成，并利用字形信息，实现对长尾文本的鲁棒渲染。
  3. 实验表明，HDGlyph在英文和中文文本渲染准确率上分别提升了5.08%和11.7%，并保持了图像质量。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的分层解耦字形框架（HDGlyph），用于解决视觉文本渲染中长尾文本问题，特别是在处理未见过的或小尺寸文本时。HDGlyph将文本生成与非文本视觉合成进行分层解耦，从而能够联合优化常见和长尾文本的渲染。在训练阶段，HDGlyph通过多语言字形网络（Multi-Linguistic GlyphNet）和字形感知感知损失（Glyph-Aware Perceptual Loss）来解耦像素级表示，确保即使对于未见过的字符也能进行鲁棒的渲染。在推理时，HDGlyph应用噪声解耦无分类器引导（Noise-Disentangled Classifier-Free Guidance）和潜在解耦两阶段渲染（Latent-Disentangled Two-Stage Rendering, LD-TSR）方案，从而细化背景和小尺寸文本。大量评估表明，我们的模型始终优于其他模型，在英文和中文文本渲染中分别实现了5.08%和11.7%的准确率提升，同时保持了较高的图像质量。它在长尾场景中也表现出色，具有很高的准确性和视觉性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决扩散模型中文本渲染任务中，对于长尾文本（例如罕见字、生僻字）渲染效果不佳的问题。现有方法难以有效处理这些长尾文本，导致渲染结果模糊、失真，影响整体视觉效果。尤其是在小尺寸文本的情况下，问题更加突出。

核心思路：论文的核心思路是将文本生成与非文本视觉合成解耦，并引入字形信息作为先验知识，从而提升模型对长尾文本的渲染能力。通过解耦，模型可以分别学习文本的结构信息和图像的视觉信息，避免二者相互干扰。字形信息则可以帮助模型更好地理解文本的形状和结构，从而生成更准确的渲染结果。

技术框架：HDGlyph框架主要包含两个阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，使用多语言字形网络（Multi-Linguistic GlyphNet）和字形感知感知损失（Glyph-Aware Perceptual Loss）来解耦像素级表示。在推理阶段，采用噪声解耦无分类器引导（Noise-Disentangled Classifier-Free Guidance）和潜在解耦两阶段渲染（Latent-Disentangled Two-Stage Rendering, LD-TSR）方案，首先生成初始图像，然后细化背景和小尺寸文本。

关键创新：HDGlyph的关键创新在于：1) 提出了分层解耦的框架，将文本生成与视觉合成分离；2) 引入了多语言字形网络，利用字形信息提升对长尾文本的理解；3) 设计了字形感知感知损失，约束像素级表示的学习；4) 提出了潜在解耦两阶段渲染方案，细化渲染结果。与现有方法相比，HDGlyph能够更好地处理长尾文本，生成更准确、更清晰的渲染结果。

关键设计：多语言字形网络（Multi-Linguistic GlyphNet）用于提取字形的特征表示。字形感知感知损失（Glyph-Aware Perceptual Loss）用于约束生成图像的像素级表示，使其更符合字形的结构。噪声解耦无分类器引导（Noise-Disentangled Classifier-Free Guidance）用于在推理阶段控制文本和图像的生成过程。潜在解耦两阶段渲染（Latent-Disentangled Two-Stage Rendering, LD-TSR）用于细化渲染结果，特别是小尺寸文本的渲染效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HDGlyph在英文和中文文本渲染任务中均取得了显著的性能提升。具体而言，在英文文本渲染中，HDGlyph的准确率提升了5.08%，在中文文本渲染中，准确率提升了11.7%。同时，HDGlyph在长尾文本渲染方面也表现出色，能够生成清晰、准确的渲染结果，显著优于现有方法。这些结果充分证明了HDGlyph框架的有效性和优越性。

🎯 应用场景

HDGlyph框架在商业设计、广告生成、艺术创作等领域具有广泛的应用前景。它可以帮助设计师快速生成包含特定文本的图像，提高设计效率和质量。此外，该框架还可以应用于自动化内容生成、虚拟现实等领域，为用户提供更加丰富和个性化的体验。未来，HDGlyph有望成为视觉文本渲染领域的重要技术，推动相关产业的发展。

📄 摘要（原文）

Visual text rendering, which aims to accurately integrate specified textual content within generated images, is critical for various applications such as commercial design. Despite recent advances, current methods struggle with long-tail text cases, particularly when handling unseen or small-sized text. In this work, we propose a novel Hierarchical Disentangled Glyph-Based framework (HDGlyph) that hierarchically decouples text generation from non-text visual synthesis, enabling joint optimization of both common and long-tail text rendering. At the training stage, HDGlyph disentangles pixel-level representations via the Multi-Linguistic GlyphNet and the Glyph-Aware Perceptual Loss, ensuring robust rendering even for unseen characters. At inference time, HDGlyph applies Noise-Disentangled Classifier-Free Guidance and Latent-Disentangled Two-Stage Rendering (LD-TSR) scheme, which refines both background and small-sized text. Extensive evaluations show our model consistently outperforms others, with 5.08% and 11.7% accuracy gains in English and Chinese text rendering while maintaining high image quality. It also excels in long-tail scenarios with strong accuracy and visual performance.