Intelligent Artistic Typography: A Comprehensive Review of Artistic Text Design and Generation

艺术文本生成旨在增强文本的美学特质，同时保持可读性。它可以使文本更具吸引力，更好地传达其表达，因此在社交媒体展示、消费电子产品、时尚和平面设计等广泛应用场景中受到欢迎。艺术文本生成包括艺术文本风格化和语义排版。艺术文本风格化集中于叠加在文本上的文本效果，例如阴影、轮廓、颜色、发光和纹理。相比之下，语义排版专注于通过模仿文本内的语义理解来加强字符的视觉表现。本综述论文介绍了艺术文本风格化和语义排版的概述，包括分类法、代表性方法的关键思想以及静态和动态艺术文本生成的应用。此外，介绍了数据集和评估指标，并讨论了艺术文本生成的未来方向。本综述研究中涉及的艺术文本生成模型的全面列表可在 https://github.com/williamyang1991/Awesome-Artistic-Typography/ 上找到。

本论文旨在介绍艺术文本生成领域中的艺术文本风格化和语义排版两种方法，并探讨它们在静态和动态艺术文本生成中的应用。

本论文介绍了艺术文本风格化和语义排版两种方法，并提出了一些新的思路，如使用深度学习模型来学习语义信息，以及将风格和语义信息相结合来生成艺术文本。

本论文介绍了艺术文本风格化和语义排版两种方法，并提出了一些新的思路。实验中使用了多个数据集，并对生成的艺术文本进行了评估。此外，该论文提供了一个包含多个研究模型的列表，并且开源了代码。

在这个领域中，还有一些相关的研究，如“Neural Style Transfer for Text”，“Text Style Transfer via Learning to Write”，“Controllable Text Generation”。