Neural Style Difference Transferを用いたフォント生成

近藤 徹多; Atarsaikhan Gantugs; 内田 誠一

doi:10.11527/jceeek.2022.0_53

2022年度電気・情報関係学会九州支部連合大会（第75回連合大会）講演論文集

セッションID: 04-1A-11

DOI https://doi.org/10.11527/jceeek.2022.0_53

会議情報

主催: 電気・情報関係学会九州支部連合大会委員会

共催: 長崎大学

会議名: 2022年度電気・情報関係学会九州支部連合大会

回次: 75

開催地: オンライン（大会本部：長崎大学）

開催日: 2022/09/16 - 2022/09/17

Neural Style Difference Transferを用いたフォント生成

*近藤徹多, Atarsaikhan Gantugs, 内田誠一

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抄録

本研究では，NSDT (Neural Style Difference Transfer) を用いたフォント生成手法を提案する．同手法の原型であるNSTでは，ニューラルネットワークを用いてある画像のスタイルを別画像に転用する手法である．これに対しNSDTでは，2フォント間のスタイル差異を別のフォントに転用する．本発表では，このNSDTで生成されるフォントの可読性を向上すべく，新たに識別可能性を考慮した損失関数の導入を試みる．そしてフォント生成実験を通して向上効果を検証する．

責任著者(Corresponding author)

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