Deeper Learning

Abstract 기존 Few-shot font generation 모델은 style과 content의 disentanglement을 하고자 하였지만 이와 같은 접근법은 다양한 "local styles"을 표현하는데 한계가 있다 이는 복잡한 letter system(ex. Chinese)에 적합하지 않다 localized styles = component-wise style representations을 학습하는 방식으로 font generation하는 모델을 제안 reference glyph의 수를 줄이기위해 component-wise style을 component factor와 style factor의 product으로 정의한다. strong locality supervision (component의 ..