3D-Visualized Typography-Ideaspace

Ich habe schon einige AI-Visualisierungen von Fonts gesehen, also sortierte Abbildungen des visuellen Idea-Space der Zeichensätze (also genau wie Skateboards und Vibratoren, nur eben mit Typo). Es gibt zum Beispiel die Font-Map von Ideo oder die AI-Fonts von Erik Bernhardsson. Eine wirklich gut navigierbare Visualisierung von AI-sortierten Fonts gab es allerdings meines Erachtens nach bislang nicht wirklich.

Fontjoy (Code auf Github) ist nun ein neues Tool für AI-gestützte Kuration von Zeichensatz-Paaren: In klassischen Layouts arbeitet man mit nicht mehr als 2 Fonts pro Seite, die nach Kontrast ausgewählt werden. Oft „Serifenlose Linear-Antiqua in Fettdruck“ für die Headline (also Helvetica Bold beispielsweise) und eine klassische Renaissance-Antiqua für den Mengentext (also Garamond oder ähnliches). Diese Features (Serifen, Schriftstärke, Kursive etc) kann man nun auf Achsen in einem dreidimensionalen Raum visualisieren und erhält damit einen guten, zoombaren, erforschbaren Idea-Space.

Good font combinations tend to be fonts that share certain similarities, but contrast in some specific way. If we simplify this and view it from a graphical perspective, we might create a map to guide our search. Let's say that the Y axis represents the font weight, and the X axis the obliqueness.

The fonts on the opposite sides of the graph are possibly good pairings because they have a lot of contrast. The farther away they are from each other, the more they contrast. Font pairs that are both far from each other and oriented vertically/horizontally are better candidates, because they share one dimension in common (similar weight or similar obliqueness). Since fonts vary by a lot more than just obliqueness and weight, we have to add more dimensions. Eg. A Z-axis for serifs vs sans-serifs.

Now we have a 3D map, and like before our best candidates are on opposite sides of the graph but run parallel to the axes. We might opt to keep going and add more dimensions for things like font width, letter spacing, ligatures and so on. As the number of features increase, the dimensionality of our map increases - 4D, 5D, 6D etc. We won't be able to visualize the map past 3D, but the math is the same in all cases.

[This last paragraph btw was exactly the point we talked about this weekend when we discussed AI-5D-Moviemaking which we can not perceive, but an AI should be able to compute nonetheless, producing ever higherdimensional Idea-Spaces unaccessable to humans, but which is real nonetheless.]

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