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原標題：深度解析Recraft V3：突破文本渲染限制，「文生圖」黑馬是怎樣煉成的？
關鍵字：文本,圖像,模型,團隊,技術
文章來源：新智元
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新智元報道編輯：LRST
【新智元導讀】Recraft團隊通過結合TextDiffuser-2技術和自訓練的大型語言模型，提升了文本到圖像渲染的質量和準確性，不過現有模型在處理復雜語言如中文和未明確指定的文本時，仍存在渲染不準確的問題。在當前的圖像生成技術中，文本渲染的能力已逐漸成為衡量其先進性的重要標準。不論是學術界的最新研究還是市場上的先進產品，都在競相展示其處理復雜文本的能力，這不僅標志著技術的進步，更是成為一種創新的分水嶺。
實際上，字圖生成技術在多個領域內顯示出顯著的實用性，例如在設計海報、書籍封面、廣告和LOGO等方面，已成為不可或缺的工具。此外，隨著社交媒體和數字營銷的興起，能夠快速生成視覺吸引力強的圖像變得尤為重要。這些圖像往往需要結合富有創意的文本，以更好地與目標觀眾溝通，從而在短時間內吸引用戶注意力，提高品牌識別度。圖1 現有文生圖方法的生成結果。Prompt: a cat holds a paper saying text rendering is important
在圖1中，我們可以直觀地看到文生圖模型技術的飛速進步。然而，盡管技術日益成熟，部分方法在處理復

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