論文の概要: A Study on the Refining Handwritten Font by Mixing Font Styles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12834v1
• Date: Mon, 19 May 2025 08:20:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.481437
• Title: A Study on the Refining Handwritten Font by Mixing Font Styles
• Title（参考訳）: フォントスタイルの混合による手書きフォントの精製に関する研究
• Authors: Avinash Kumar, Kyeolhee Kang, Ammar ul Hassan, Jaeyoung Choi,
• Abstract要約: FontFusionGAN (FFGAN) は手書きフォントを印刷フォントと組み合わせて改良する新しい手法である。 本手法は,手書きフォントと印刷フォントの望ましい特徴を混合したフォントを生成するために,GAN(Generative Adversarial Network)を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.965538354981952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Handwritten fonts have a distinct expressive character, but they are often difficult to read due to unclear or inconsistent handwriting. FontFusionGAN (FFGAN) is a novel method for improving handwritten fonts by combining them with printed fonts. Our method implements generative adversarial network (GAN) to generate font that mix the desirable features of handwritten and printed fonts. By training the GAN on a dataset of handwritten and printed fonts, it can generate legible and visually appealing font images. We apply our method to a dataset of handwritten fonts and demonstrate that it significantly enhances the readability of the original fonts while preserving their unique aesthetic. Our method has the potential to improve the readability of handwritten fonts, which would be helpful for a variety of applications including document creation, letter writing, and assisting individuals with reading and writing difficulties. In addition to addressing the difficulties of font creation for languages with complex character sets, our method is applicable to other text-image-related tasks, such as font attribute control and multilingual font style transfer.
• Abstract（参考訳）: 手書きフォントは明確な表現的文字を持っているが、不明瞭で一貫性のない筆跡のため読みにくいことが多い。 FontFusionGAN (FFGAN) は手書きフォントを印刷フォントと組み合わせて改良する新しい手法である。 本手法は,手書きフォントと印刷フォントの望ましい特徴を混合したフォントを生成するために,GAN(Generative Adversarial Network)を実装している。 GANを手書きフォントと印刷フォントのデータセットでトレーニングすることで、正当で視覚的に魅力的なフォント画像を生成することができる。 本手法を手書きフォントのデータセットに適用し,その特異な審美性を保ちながら,元のフォントの可読性を大幅に向上することを示す。 本手法は手書きフォントの可読性を向上させる可能性があり,文書作成や文字作成,読み書き難易度の支援など,様々な応用に有用である。 複雑な文字集合を持つ言語におけるフォント生成の難しさに加えて,フォント属性制御や多言語フォントスタイル転送など,他のテキスト画像関連タスクにも適用できる。

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