論文の概要: Network of Steel: Neural Font Style Transfer from Heavy Metal to
Corporate Logos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03659v1
- Date: Fri, 10 Jan 2020 20:41:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-12 22:45:12.567506
- Title: Network of Steel: Neural Font Style Transfer from Heavy Metal to
Corporate Logos
- Title（参考訳）: network of steel: ヘビーメタルからコーポレートロゴへのニューラルネットワークフォントスタイル転送
- Authors: Aram Ter-Sarkisov
- Abstract要約: 本稿では,重金属バンドのロゴからVGG16ネットワークを用いた企業ロゴへのスタイル転送手法を提案する。
スタイル学習への異なるレイヤと損失係数の寄与を確立する。
ヘビーメタルスタイルと企業ロゴの可読性との間に良いトレードオフをもたらす層と損失係数が見つかります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.18275108630751835
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We introduce a method for transferring style from the logos of heavy metal
bands onto corporate logos using a VGG16 network. We establish the contribution
of different layers and loss coefficients to the learning of style,
minimization of artefacts and maintenance of readability of corporate logos. We
find layers and loss coefficients that produce a good tradeoff between heavy
metal style and corporate logo readability. This is the first step both towards
sparse font style transfer and corporate logo decoration using generative
networks. Heavy metal and corporate logos are very different artistically, in
the way they emphasize emotions and readability, therefore training a model to
fuse the two is an interesting problem.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,重金属バンドのロゴからVGG16ネットワークを用いた企業ロゴへのスタイル転送手法を提案する。
我々は,異なるレイヤと損失係数の寄与を,スタイルの学習,アーティファクトの最小化,企業ロゴの可読性維持に確立する。
ヘビーメタルスタイルと企業ロゴの可読性との間に良いトレードオフをもたらす層と損失係数を見つけます。
これは、分散フォントスタイル転送と、生成ネットワークを用いた企業ロゴのデコレーションへの第一歩である。
ヘビーメタルとコーポレートのロゴは芸術的には全く異なり、感情と可読性を強調しているため、モデルを訓練して両者を融合させることは興味深い問題である。
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