論文の概要: Few-Shot Font Generation by Learning Fine-Grained Local Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.09965v1
• Date: Fri, 20 May 2022 05:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-24 06:33:58.078763
• Title: Few-Shot Font Generation by Learning Fine-Grained Local Styles
• Title（参考訳）: 微粒な局所スタイル学習によるファウショットフォント生成
• Authors: Licheng Tang, Yiyang Cai, Jiaming Liu, Zhibin Hong, Mingming Gong, Minhu Fan, Junyu Han, Jingtuo Liu, Errui Ding, Jingdong Wan
• Abstract要約: フラッシュショットフォント生成(FFG)は、いくつかの例で新しいフォントを生成することを目的としている。 提案手法は,1)参照からきめ細かな局所スタイルを学習し,2)コンテンツと参照グリフの空間的対応を学習するフォント生成手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.32038605015812
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Few-shot font generation (FFG), which aims to generate a new font with a few examples, is gaining increasing attention due to the significant reduction in labor cost. A typical FFG pipeline considers characters in a standard font library as content glyphs and transfers them to a new target font by extracting style information from the reference glyphs. Most existing solutions explicitly disentangle content and style of reference glyphs globally or component-wisely. However, the style of glyphs mainly lies in the local details, i.e. the styles of radicals, components, and strokes together depict the style of a glyph. Therefore, even a single character can contain different styles distributed over spatial locations. In this paper, we propose a new font generation approach by learning 1) the fine-grained local styles from references, and 2) the spatial correspondence between the content and reference glyphs. Therefore, each spatial location in the content glyph can be assigned with the right fine-grained style. To this end, we adopt cross-attention over the representation of the content glyphs as the queries and the representations of the reference glyphs as the keys and values. Instead of explicitly disentangling global or component-wise modeling, the cross-attention mechanism can attend to the right local styles in the reference glyphs and aggregate the reference styles into a fine-grained style representation for the given content glyphs. The experiments show that the proposed method outperforms the state-of-the-art methods in FFG. In particular, the user studies also demonstrate the style consistency of our approach significantly outperforms previous methods.
• Abstract（参考訳）: いくつかの例で新しいフォントを生成することを目的としたFew-shotフォント生成(FFG)は、労働コストの大幅な削減により注目されている。 典型的なFFGパイプラインは、標準フォントライブラリ内の文字をコンテンツグリフとみなし、参照グリフからスタイル情報を抽出して新しいターゲットフォントに転送する。 既存のソリューションの多くは、コンテンツと参照グリフのスタイルをグローバルまたはコンポーネントワイズで明示的に切り離している。 しかし、グリフのスタイルは、主に地域の詳細、すなわち急進派、構成要素、ストロークのスタイルが共にグリフのスタイルを描いている。 そのため、一つの文字でも空間上に分散した異なるスタイルを含むことができる。 本稿では,学習による新しいフォント生成手法を提案する。 1) 参照からのきめ細かいローカルスタイル,及び 2) 内容と基準グリフの空間的対応 したがって、コンテンツグリフ内の各空間位置を、適切なきめ細かいスタイルで割り当てることができる。 この目的のために、クエリーとしてのコンテンツグリフの表現と、キーと値としての参照グリフの表現に対して、クロスアテンションを採用する。 グローバルやコンポーネントのモデリングを明示的に切り離す代わりに、クロスアテンションメカニズムは参照グリフの適切なローカルスタイルに対応し、参照スタイルを与えられたコンテンツグリフのきめ細かいスタイル表現に集約することができる。 実験の結果,提案手法はFFGの最先端手法よりも優れていた。 特にユーザスタディでは,アプローチのスタイル整合性が従来の手法よりも大幅に優れていたことも示している。

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