Deeper Learning

ABSTRACT 글자가 많은 언어에 대해 새 폰트를 만드는 것은 매우 노동집약적이고 시간이 많이 든다. 현존하는 폰트 생성 모델은 많은 reference image를 참고하지 못하면 디테일한 스타일을 살리지 못한다. 조합형 글자에 대해 적은 수의 샘플을 보고 하이퀄리티의 글자를 생성해내는 DM-Font를 제시하겠다 better quality, faithful stylization compared to SOTA font generation methods Introduction GAN base image-to-image translation 방식으로 폰트를 생성하는데 전의 method는 775개의 samples이 필요했다 기존 방식은 pre-trained된 모델에 새로운 reference image를 사용하..