論文の概要: Few-shot Compositional Font Generation with Dual Memory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.10510v2
• Date: Thu, 16 Jul 2020 11:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-30 23:10:42.827629
• Title: Few-shot Compositional Font Generation with Dual Memory
• Title（参考訳）: デュアルメモリを用いた合成フォント生成
• Authors: Junbum Cha, Sanghyuk Chun, Gayoung Lee, Bado Lee, Seonghyeon Kim, and Hwalsuk Lee
• Abstract要約: 我々は、新しいフォント生成フレームワークDual Memory-augmented Font Generation Network (DM-Font)を提案する。 我々は、構成性を活用するために、メモリコンポーネントとグローバルコンテキスト認識をジェネレータに採用する。 韓国手書きフォントとタイ手書きフォントの実験では,本手法が忠実なスタイリングによるサンプルの品質を著しく向上させることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.967987801167514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating a new font library is a very labor-intensive and time-consuming job for glyph-rich scripts. Despite the remarkable success of existing font generation methods, they have significant drawbacks; they require a large number of reference images to generate a new font set, or they fail to capture detailed styles with only a few samples. In this paper, we focus on compositional scripts, a widely used letter system in the world, where each glyph can be decomposed by several components. By utilizing the compositionality of compositional scripts, we propose a novel font generation framework, named Dual Memory-augmented Font Generation Network (DM-Font), which enables us to generate a high-quality font library with only a few samples. We employ memory components and global-context awareness in the generator to take advantage of the compositionality. In the experiments on Korean-handwriting fonts and Thai-printing fonts, we observe that our method generates a significantly better quality of samples with faithful stylization compared to the state-of-the-art generation methods quantitatively and qualitatively. Source code is available at https://github.com/clovaai/dmfont.
• Abstract（参考訳）: 新しいフォントライブラリを生成することは、glyphに富んだスクリプトに対して非常に労力と時間を要する作業である。 既存のフォント生成方法の顕著な成功にもかかわらず、新しいフォントセットを生成するのに大量の参照画像を必要とするか、少数のサンプルで詳細なスタイルをキャプチャできないという重大な欠点がある。 本稿では,各グリフを複数の構成要素で分解可能な,世界で広く使用されている文字体系である合成スクリプトに注目した。 本稿では,合成スクリプトの構成性を利用して,dual memory-augmented font generation network (dm-font) と呼ばれる新しいフォント生成フレームワークを提案する。 我々は、構成性を活用するために、メモリコンポーネントとグローバルコンテキスト認識をジェネレータに採用する。 韓国手書きフォントとタイ手書きフォントの実験において,本手法は,最先端のテクスト生成手法と比較して,忠実なスタイリゼーションを施したサンプルの品質を,定量的かつ定性的に生成する。 ソースコードはhttps://github.com/clovaai/dmfontで入手できる。

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