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真实数据驱动的场景文本编辑：TextRIRO模型实现高保真度文本修改
原文标题
Real In, Real Out: What If We Only Use Real Data for Scene Text Editing?
AI 导读
研究团队提出TextRIRO模型，通过破坏原始图像（如裁剪、打乱、遮盖）构建自配对训练数据，基于条件扩散架构实现场景文本编辑。实验表明，结合字符列打乱与图像裁剪的方法能有效破坏文本语义同时保留风格线索，在真实世界基准测试中取得准确性和视觉真实性的优异表现，并构建了TextRIRO-3M大规模长文本识别数据集。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
TextRIRO模型通过自配对真实数据训练，显著降低了合成到真实领域的差距，为场景文本编辑提供了更可靠、更实用的解决方案。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。