論文の概要: VecFontSDF: Learning to Reconstruct and Synthesize High-quality Vector Fonts via Signed Distance Functions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12675v1
• Date: Wed, 22 Mar 2023 16:14:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-23 13:38:43.224132
• Title: VecFontSDF: Learning to Reconstruct and Synthesize High-quality Vector Fonts via Signed Distance Functions
• Title（参考訳）: VecFontSDF: 符号付き距離関数による高品質ベクトルフォントの再構成と合成の学習
• Authors: Zeqing Xia, Bojun Xiong, Zhouhui Lian
• Abstract要約: 本稿では,高品質なベクトルフォントの再構成と合成を行うために,エンドツーエンドのトレーニング可能なVecFontSDFを提案する。 提案したSDFに基づく暗黙的形状表現に基づいて、VecFontSDFは、各グリフを複数のパラボラ曲線で囲まれた形状プリミティブとしてモデル化することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.47282857047361
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Font design is of vital importance in the digital content design and modern printing industry. Developing algorithms capable of automatically synthesizing vector fonts can significantly facilitate the font design process. However, existing methods mainly concentrate on raster image generation, and only a few approaches can directly synthesize vector fonts. This paper proposes an end-to-end trainable method, VecFontSDF, to reconstruct and synthesize high-quality vector fonts using signed distance functions (SDFs). Specifically, based on the proposed SDF-based implicit shape representation, VecFontSDF learns to model each glyph as shape primitives enclosed by several parabolic curves, which can be precisely converted to quadratic B\'ezier curves that are widely used in vector font products. In this manner, most image generation methods can be easily extended to synthesize vector fonts. Qualitative and quantitative experiments conducted on a publicly-available dataset demonstrate that our method obtains high-quality results on several tasks, including vector font reconstruction, interpolation, and few-shot vector font synthesis, markedly outperforming the state of the art.
• Abstract（参考訳）: フォントデザインはデジタルコンテンツデザインとモダンな印刷業界において極めて重要である。 ベクトルフォントの自動合成が可能なアルゴリズムの開発は、フォント設計プロセスを大幅に促進することができる。 しかし、既存の手法は主にラスタ画像生成に集中しており、ベクトルフォントを直接合成できるアプローチはごくわずかである。 本稿では,符号付き距離関数(SDF)を用いて高品質なベクトルフォントを再構成・合成する,エンドツーエンドのトレーニング可能なVecFontSDFを提案する。 具体的には、提案されたSDFに基づく暗黙的形状表現に基づいて、VecFontSDFは、各グリフをいくつかのパラボラ曲線で囲まれた形状プリミティブとしてモデル化することを学ぶ。 このように、ほとんどの画像生成方法は、ベクトルフォントを合成するために容易に拡張できる。 公開データセット上で行った質的かつ定量的な実験により,提案手法は,ベクターフォントの再構成,補間,少数ショットのベクターフォントの合成など,いくつかのタスクにおいて高品質な結果が得られることが示された。

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