Version 1.1

Supported Features

• 대표 글자 템플릿 제공

  • 399자의 대표 글자 템플릿 제공
  • 해당 템플릿에 글자 작성 후 글자 부분만 잘라서 업로드하면 각각의 글자들을 자동으로 crop 하고 noise를 제거한 후 training data 형태로 가공

• neural-fonts 서브모듈에서 글자 디자인 학습 및 글자 이미지 생성

  • 한자/일본어 위주의 zi2zi를 한글을 지원하도록 확장
  • 32 개의 Copyleft 폰트를 이용해 한글에 특화된 encoder-decoder 구조 학습
  • 실험을 통해 source font (네이버 나눔고딕), 399개의 training set 설정.
  • SSIM score를 평가 기준으로 삼아 파라미터 tuning.
  • 색상 Color -> Grayscale 변환, 해상도 256x256 -> 128x128 변환을 통해 training 과정 단축.

• 이미지 벡터화 및 파라미터 조절 기능 지원 (history 기능 포함)

  • imagetracer 이용해 이미지 벡터화
  • svg 이미지로부터 ttf 폰트 파일 생성 (svgicons2svgfont, svg2ttf 이용)

Newly-added Features

• Neural font 를 위한 docker 이미지 docker hub 에서 다운로드 하도록 설정

  • docker container 생성 시 라이브러리 설치 과정 생략 가능

• 생성된 이미지를 전체 한글 unicode set (11,172 자)를 지원하는 ttf 폰트 파일로 생성

  • 이전에는 1,000 자만 가능

• Neural font 에서 median filter 대신 bilateral filter 사용

  • 더 나은 training set quality 확보 가능

Known Issues

• 초성/중성/종성 정보 embedding을 통한 생성 이미지 퀄리티 향상 (In Progress)
• 이미 GPU를 사용하는 중에 training 할 경우 fail 발생

Prior release notes

• v 1.0

Version 1.0

Supported Features

• 대표 글자 템플릿 제공

  • 399자의 대표 글자 템플릿 제공
  • 해당 템플릿을 업로드 하면 자동으로 crop 하고 noise를 제거한 후 training data 형태로 가공

• neural-fonts 서브모듈에서 글자 디자인 학습 및 글자 이미지 생성

  • 한자/일본어 위주의 zi2zi를 한글을 지원하도록 확장
  • 32 개의 Copyleft 폰트를 이용해 한글에 특화된 encoder-decoder 구조 학습
  • 실험을 통해 source font (네이버 나눔고딕), 399개의 training set 설정.
  • SSIM score를 평가 기준으로 삼아 파라미터 tuning.
  • 색상 Color -> Grayscale 변환, 해상도 256x256 -> 128x128 변환을 통해 training 과정 단축.

• 이미지 벡터화 및 파라미터 조절 기능 지원 (history 기능 포함)

  • imagetracer 이용해 이미지 벡터화
  • svg 이미지로부터 ttf 폰트 파일 생성 (svgicons2svgfont, svg2ttf 이용)

• 약 1,000 자의 한글 디자인을 폰트 파일 (ttf) 로 만들어 다운로드 가능

  • 현재 1,000 자는 random 하게 select (추후에 전체 한글 unicode set으로 확장 예정)

ToDo

• 생성된 이미지를 전체 한글 unicode set (11,172 자)를 지원하는 폰트 파일로 생성 필요
• 초성/중성/종성 embedding을 통한 생성 이미지 퀄리티 향상

v0.1-alpha

Supported Features

• 대표 글자 템플릿 제공

  • 399자의 대표 글자 템플릿 제공
  • 해당 템플릿을 업로드 하면 자동으로 crop 하고 noise를 제거한 후 training data 형태로 가공

• neural-fonts 서브모듈을 만들어 글자 디자인 학습 및 글자 이미지 생성

  • 한자/일본어 위주의 zi2zi를 한글을 지원하도록 확장
  • 32 개의 Copyleft 폰트를 이용해 한글에 특화된 encoder-decoder 구조 학습
  • 실험을 통해 source font (네이버 나눔고딕), 399개의 training set 설정.
  • SSIM score를 평가 기준으로 삼아 파라미터 tuning.
  • 색상 Color -> Grayscale 변환, 해상도 256x256 -> 128x128 변환을 통해 training 과정 단축.

• 이미지 벡터화 및 파라미터 조절 기능 지원 (history 기능 포함)

  • imagetracer 이용해 이미지 벡터화
  • svg 이미지로부터 ttf 폰트 파일 생성 (svgicons2svgfont, svg2ttf 이용)

Known Issues

• 생성된 이미지를 11,172 자를 지원하는 폰트 파일로 생성 필요