可视文本生成技术综述

可视文本图像生成与编辑是计算机视觉与自然语言处理交叉领域的重要研究方向，旨在实现图像中文本内容的无痕擦除、精准编辑与智能生成。不同于一般图像生成任务，可视文本兼具语义信息与视觉特征的双重属性，在字形结构、笔画细节、颜色纹理和排版布局等方面对模型的多模态表征能力和生成精度提出了更高的要求。随着生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）、扩散模型以及多模态大模型的快速发展，该领域在技术范式与应用场景上取得了显著突破。本综述系统梳理了可视文本擦除（visual text removal）、可视文本编辑（visual text editing）与可视文本生成（visual text generation）三大核心任务的研究进展。在可视文本擦除方面，知识迁移、多任务学习与渐进式学习三大范式推动了文本检测与背景修复能力的协同优化，在保留背景完整性的前提下实现了文本的彻底消除；在可视文本编辑方面，从基于GAN的分步处理到端到端的条件生成，研究聚焦于文本风格特征、笔画特征与语义特征的精准提取与迁移，实现了风格保持与内容替换的统一建模；在可视文本生成方面，研究已从早期基于图形学的渲染合成演进到数据驱动的神经生成，通过引入字符感知编码、字形条件控制与多模态对齐机制，显著提升了文本拼写准确性、场景融合度与多语言泛化能力。本综述进一步分析了该领域面临的核心挑战：多语言复杂字符的精准渲染、跨场景跨风格的泛化能力、生成内容与人类意图的精确对齐，以及实时交互所需的计算效率。展望未来， 随着多模态大模型能力的持续增强、扩散模型架构的不断优化，以及高质量基准数据集的完善，可视文本图像生成与编辑技术将在智能媒体创作、信息可视化、文化遗产保护以及无障碍阅读等领域发挥更加重要的作用，成为推动人机交互与视觉智能发展的关键技术。