원하는 스타일의 폰트로 글씨를 바꿔주는 인공지능 폰트 스타일러
(업데이트 중입니다)
사용자의 손글씨를 직접 입력하여 폰트를 만들어내는 것이 아닌, 특정한 느낌의 폰트 이미지를 바로 생성하여 번거로움을 없애고자 하였음.
따라서 적절한 임베딩 벡터를 만드는 것에 신경을 많이 쓰게 되었음.
- 입력 이미지에 대한 latent vector의 영향력을 최소화하는 동시에, "글자 임베딩 벡터", "카테고리 임베딩 벡터" 등 임베딩 벡터의 영향력을 높여 입력 이미지에 대한 정보가 거의 없는 상황에서 임베딩 벡터만으로도 글자를 생성할 수 있는지 실험하였음.
- 네이버 한글날 손글씨 공모전에서 공개된 109개의 폰트 중 107개
- 상용 한글 2350자
총 107 * 2350 = 251,450개의 데이터 사용
CROP - RESIZE - PADDING 방식으로 전처리
"네이버 한글날 손글씨 공모전" 각 폰트의 소갯말 + 서사적인 노래 가사 3만곡
→ 추후 이용자가 입력할 문장에 대응
1) 같은 폰트끼리 뭉치는 네트워크
2) 같은 글자끼리 뭉치는 네트워크
→ 각각을 학습하여 임베딩 벡터로 사용
제 9회 투빅스 컨퍼런스 발표자료 (2010.01.11)
src/
└── data/
├── collection/
└── common/
├── __init__.py
├── dataset.py
└── utils.py
└── dataset/
└── models/
├── __init__.py
├── function.py
├── layers.py
├── loss.py
└── model.py
pip3 install -r requirement.txt