論文の概要: Learning Implicit Glyph Shape Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.08573v1
• Date: Wed, 16 Jun 2021 06:42:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-18 05:24:34.364825
• Title: Learning Implicit Glyph Shape Representation
• Title（参考訳）: 難解なグリフ形状表現の学習
• Authors: Ying-Tian Liu, Yuan-Chen Guo, Yi-Xiao Li, Chen Wang, Song-Hai Zhang
• Abstract要約: 本稿では,2次曲線を囲む形状プリミティブとしてグリフを表現し,任意の高分解能でグリフ像を自然に生成できる,新しい暗黙的なグリフ形状表現を提案する。 提案した表現に基づいて,一発フォントスタイルの転送問題に挑戦する上で,単純だが効果的に絡み合ったネットワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.413829791927052
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel implicit glyph shape representation, which models glyphs as shape primitives enclosed by quadratic curves, and naturally enables generating glyph images at arbitrary high resolutions. Experiments on font reconstruction and interpolation tasks verified that this structured implicit representation is suitable for describing both structure and style features of glyphs. Furthermore, based on the proposed representation, we design a simple yet effective disentangled network for the challenging one-shot font style transfer problem, and achieve the best results comparing to state-of-the-art alternatives in both quantitative and qualitative comparisons. Benefit from this representation, our generated glyphs have the potential to be converted to vector fonts through post-processing, reducing the gap between rasterized images and vector graphics. We hope this work can provide a powerful tool for 2D shape analysis and synthesis, and inspire further exploitation in implicit representations for 2D shape modeling.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,二次曲線で囲まれた形状プリミティブとしてグリフをモデル化し,任意の高分解能でグリフ画像を生成する新しい暗黙のグリフ形状表現を提案する。 フォント再構成と補間作業の実験により、この構造的暗示表現がグリフの構造的特徴とスタイル的特徴の両方を記述するのに適していることが確認された。 さらに,提案する表現に基づいて,難解なワンショットフォントスタイル転送問題に対して,単純かつ効果的に絡み合ったネットワークをデザインし,定量的・質的比較において最先端の代替案と比較し,最良の結果を得る。 この表現から、生成したグリフは後処理によりベクトルフォントに変換される可能性があり、ラスタ化画像とベクトルグラフィックスのギャップを小さくする。 2次元形状解析と合成のための強力なツールを提供し、2次元形状モデリングのための暗黙表現のさらなる活用を促すことを願っている。

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