text-rendering
korean-text-rendering-data
한글 텍스트 렌더링 학습 데이터
이미지 안에 정확한 한글 텍스트를 렌더링하는 능력 개선을 위해 만들어진 합성(synthetic) 이미지-프롬프트 데이터셋입니다. 2026년 5월~7월에 걸쳐 진행된 세 차례의 별도 학습 이터레이션에서 나온 데이터를 통합했습니다.
총 79,460장, 2개 config(콘텐츠 유형)로 구성. 각 config는 독립적으로 로드할 수 있습니다.
from datasets import load_dataset
ds = load_dataset("<repo_id>", name="diagram") # 유형별로 필요한 것만
이 릴리즈는 순수 한글 타이포그래피 학습에 초점을 맞춰 atomic_text(99.4% 한글)와
diagram(100% 한글) 두 유형만 포함합니다. 둘 다 코드·템플릿 기반 결정론적 생성이라
외부 생성형 서비스에 의존하지 않고, 라이선스 문제가 없습니다. "프롬프트 안 인용부호=정답
텍스트" 컨벤션은 둘 다… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fasoo/korean-text-rendering-data.Diffusion-Reward-Modeling-for-Text-Rendering-Dataset
🖼️ Text-to-Image Rendering Dataset
A dataset of 14k text prompts for image generation with text rendering evaluation
📚 Dataset Overview
This dataset contains 14,000 text prompts specifically designed for:
Image generation with text rendering
Evaluating text preservation in generated images
Training diffusion models for better text rendering
Each prompt comes with:
Pre-extracted target text for rendering
5 Stable Diffusion 3 generated latents (70k total)
Dual… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/leffff/Diffusion-Reward-Modeling-for-Text-Rendering-Dataset.text_rendering
text_rendering
text_rendering
Trigger token: sks_textrender
Examples: 111
Format: p-image
Source: /Users/davidberenstein/Documents/programming/pruna/dataset-generator/training/text-rendering.zip
Use input.zip with p-image-trainer (Replicate). See TRAINING_PLAN.md in this directory.
Format
Trainer: p-image-trainer
Schema: See config.yml and TRAINING_PLAN.md in this repo.
Reproduce
generate.py in this repo documents how to regenerate this dataset… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/davidberenstein1957/text_rendering.qwen-image-text-rendering