Neural Style Transfer für chinesische Fonts

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Interessanter Ansatz für Type-Design: Neural Style Transfer For Chinese Fonts. (via Samim)

Bei der Gestaltung von chinesischen Fonts müssen zehntausende Zeichen entworfen werden, ein extremer Aufwand der sich über Jahre hinziehen kann. Nun hat Yuchen Tian einen Algorithmus gebastelt, der auf Erik Bernhardssons Typo-AI basiert und die Erzeugung der Schriftzeichen automatisiert. Prinzipiell funktioniert das ganze genauso wie Style Transfer (wissenschon: Prisma App), nur wird hier der Stil eines Zeichensatzes auf Lettern übertragen.

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Creating font is a hard business, creating a Chinese font is an even harder one. To make a GBK (a character set standardized by Chinese government) compatible font, designers will need to design unique looks for more than 26,000 Chinese characters, a daunting effort that could take years to complete.

What about the designer just creates a subset of characters, then let computer figures out what the rest supposed to look like? After all, Chinese characters are consisting of a core set of radicals(偏旁部首), and the same radical looks pretty similar on different characters.

This project is an explorational take on this using deep learning.