SKFont
1.0.0
이것은 조건부 깊은 대적 네트워크를 사용한 SKFONT : 골격 중심의 한국 글꼴 합성 의 텐서 플로 구현입니다.
종이
우리의 연구에서, 우리는 한국 문자 (Hangul)의 작은 샘플을 가진 엔드 투 엔드 조건부 깊은 대적 네트워크를 사용하여 글꼴 합성 문제를 연구합니다. 행울은 11,172 자로 구성되며 여러 배치 패턴으로 작성하여 구성됩니다. 전통적으로 Font Design은 무거운 장비 인간 노동이 필요했으며, 스타일 세트를 마무리하는 데 쉽게 1 년이 걸렸습니다. 프로그래밍 가능한 접근 방식의 도움에도 불구하고 여전히 오랜 시간이 걸리고 매개 변수를 변경할 수있는 자유에 대한 한계를 피할 수 없습니다. 깊은 신경망 영역에서 인간의 개입없이 캐릭터를 생성하기 위해 많은 시험이 시도되었습니다. 우리의 연구는 엔드 투 엔드 딥 러닝 모델 인 SKFONT (Skfont)에 중점을 둡니다. 114 개의 샘플이 주어지면 시스템은 동일한 주어진 글꼴 스타일로 나머지 문자를 자동으로 생성합니다. SKFONT에는 세 단계가 포함됩니다. 첫째, 114 개의 대상 문자를 관찰하여 완전한 대상 글꼴 문자를 생성합니다. 그런 다음 첫 번째 단계에서 얻은 합성 된 특성의 골격 (구조)을 추출합니다. 이 프로세스는 전체 세대 프로세스에서 캐릭터의 주요 구조를 유지하기 위해 시스템을 구동합니다. 마지막으로, 대상 글꼴의 스타일을 이러한 학습 된 구조로 전송합니다. 우리의 연구는 흐릿함, 파손, 그리고 '골격 구동'조건부 깊은 대적 네트워크를 사용하여 섬세한 모양과 스타일의 전달 부족과 같은 오랜 기간간 부족을 해결합니다. 최첨단 방법과의 질적 및 정량적 비교는 제안 된 SKFONT 방법의 우수성을 보여줍니다.
conda create --name tutorial-TF python=3.6.8
conda activate tutorial-TF or activate tutorial-TF
conda install -c anaconda tensorflow-gpu=1.13.1
conda env update --file tools.yml
우리의 모델은 F2F-F2S-S2F의 세 가지 하위 모델로 구성됩니다. 각 모델마다 페어링 된 데이터 세트를 준비해야합니다. 즉, 대상 글꼴 페어링 된 데이터 세트, 대상 글꼴에 대한 대상 글꼴에 대한 대상 글꼴 및 대상 글꼴 데이터 세트에 대한 대상 골격을 대상으로하는 소스. 이를 수행하려면 SRC_FONT 디렉토리의 한국 글꼴과 TRG_FONT 디렉토리의 대상 글꼴 수입니다. 그런 다음 데이터 전처리에 대한 아래 명령을 실행하십시오.
소스 글꼴 이미지를 생성합니다
python ./tools/src-font-image-generator.py
대상 글꼴 이미지를 생성합니다
python ./tools/trg-font-image-generator.py
대상 글꼴 골격 이미지를 생성합니다
python ./tools/trg-skeleton-image-generator.py
소스, 대상 및 대상 골격을 결합하십시오
python ./tools/combine_images.py --input_dir src-image-data/images --b_dir trg-image-data/images --c_dir skel-image-data/images --operation combine
이미지를 tfrecord로 변환합니다
python ./tools/images-to-tfrecords.py
python main.py --mode train --output_dir trained_model --max_epochs 25
보이지 않는 글꼴 스타일을 배우려면 아래 명령으로 이미 미리 훈련 된 모델을 미세 조정할 수 있습니다. 이미 배운 글꼴 스타일을 생성하려면 아래 명령을 건너 뛰십시오.
python main.py --mode train --output_dir finetuned_model --max_epochs 500 --checkpoint trained_model/
이전과 마찬가지로 이미지를 생성하지만 이번에는 아래 언급 된 명령으로 테스트 TFRECORD를 생성하기 위해 다른 모듈을 사용합니다.
python ./tools/test-images-to-tfrecords.py
python main.py --mode test --output_dir testing_results --checkpoint finetuned_model
이 코드는 Pix2Pix TensorFlow 프로젝트에서 영감을 얻었습니다.
코드 및 데이터 세트를 공유하기위한 다음 작업에 특별한 감사를드립니다.
당신이 그것을 좋아한다면 우리의 일을 인용하십시오.
KO, DH, Hassan, Au, Suk, J. et al. SKFONT : 조건부 깊은 대적 네트워크를 갖춘 골격 중심의 한국 글꼴 생성기. Ijdar (2021). https://doi.org/10.1007/S10032-021-00374-4
코드 및 기타 지원 모듈은 개인 및 학업 사용 만 허용됩니다.
