論文の概要: Scalable Font Reconstruction with Dual Latent Manifolds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06627v1
- Date: Fri, 10 Sep 2021 20:37:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-15 15:58:27.555896
- Title: Scalable Font Reconstruction with Dual Latent Manifolds
- Title（参考訳）: Dual Latent Manifold を用いたスケーラブルフォント再構成
- Authors: Nikita Srivatsan, Si Wu, Jonathan T. Barron, Taylor Berg-Kirkpatrick
- Abstract要約: タイポグラフィー解析とフォント再構成を行う深層生成モデルを提案する。
このアプローチによって、効果的にモデル化できるキャラクタの種類を大規模にスケールアップすることが可能になります。
多くの言語の文字タイプを表す様々なデータセット上でフォント再構成のタスクを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.29525824849242
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a deep generative model that performs typography analysis and font
reconstruction by learning disentangled manifolds of both font style and
character shape. Our approach enables us to massively scale up the number of
character types we can effectively model compared to previous methods.
Specifically, we infer separate latent variables representing character and
font via a pair of inference networks which take as input sets of glyphs that
either all share a character type, or belong to the same font. This design
allows our model to generalize to characters that were not observed during
training time, an important task in light of the relative sparsity of most
fonts. We also put forward a new loss, adapted from prior work that measures
likelihood using an adaptive distribution in a projected space, resulting in
more natural images without requiring a discriminator. We evaluate on the task
of font reconstruction over various datasets representing character types of
many languages, and compare favorably to modern style transfer systems
according to both automatic and manually-evaluated metrics.
- Abstract（参考訳）: フォントスタイルと文字形状の両方の非交叉多様体を学習し,タイポグラフィ解析とフォント再構成を行う深層生成モデルを提案する。
このアプローチにより,従来手法と比較して効果的にモデル化できるキャラクタタイプ数を大規模にスケールアップできる。
具体的には、文字タイプを共有するグリフの入力セットとして、または同じフォントに属する2つの推論ネットワークを介して、文字とフォントを表す別の潜在変数を推測する。
この設計により、トレーニング期間中に観察されなかった文字にモデルを一般化することが可能となり、ほとんどのフォントの相対的な疎さを考慮して重要なタスクとなる。
また、従来の作業から、投影空間における適応分布の可能性を測り、判別器を必要とせず、より自然な画像が得られるように、新たな損失を提起した。
我々は,多くの言語の文字タイプを表す各種データセットに対するフォント再構成の課題について評価し,自動および手動評価の指標に応じて,現代のスタイル転送システムと比較した。
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