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논문 기본 정보
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초록·키워드
본 논문에서는 원문 폰트를 특정한 아날로그 폰트 스타일로 변환하는 타이포그래피 변환 문제에 대해 연구한다. 타이포그래피 변환 문제를 해결하기 위해 이 문제를 이미지와 이미지 번역 문제로 치환하고 GAN을 기반으로 한 언밸런스 형 u-net 아키텍처를 제안한다. 기존의 밸런스 형 u-net과는 달리 제안하는 아키텍처는 언밸런스 형 u-net을 포함한 두 개의 서브넷으로 구성된다. (1)언밸런스 형 u-net은의미 및 구조 정보를 유지하면서 특정 글꼴 스타일을 다른 스타일로 변환한다. (2) GAN은 L1 손실, 상수손실 및 원하는 목표 글꼴을 생성하는 데 도움이 되는 이진 GAN 손실을 포함하는 복합 손실 함수를 사용한다. 실험결과 제안하는 모델인 언밸런스 형 u-net이 밸런스 형 u-net 보다 cheat loss에서 빠른 수렴속도와 안정적인 트레이닝 손실을 보였고 generate loss에서 트레이닝 손실을 안정적으로 줄여서 모델 성능 하락 문제를 해결하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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