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2019년 캡스톤 디자인 - 사용자 필적 맞춤형 폰트 생성 서비스

19-12-FONT

2019년 캡스톤 디자인 - 사용자 필적 맞춤형 폰트 생성 서비스

개요

한글 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 작성한 글자 디자인의 특성을 GAN이라는 딥러닝 기술을 이용하여 학습한 후, 나머지 한글 글자 이미지들을 자동 생성하여 자신만의 손글씨 폰트를 만들어 제공합니다.

실행 영상

개발 환경

Ubuntu 16.04
Nvidia GTX 1060
CUDA 10.0
CUDNN 7.4.1
tensorflow 1.14.0
python 2.7.x

동작

# 패키지 설치
npm install

# 한글 폰트 사용을 위한 처리 작업
cp public/javascripts/os2.js node_modules/svg2ttf/lib/ttf/tables/.

# 학습된 모델 다운 & 압축해제 & 덮어쓰기
.
├── font_python
│   ├── baseline
│   │   └── checkpoint
│   │       └── experiment_0_batch_16
│   │           ├── checkpoint
│   │           ├── unet.model-107850.data-00000-of-00001
│   │           ├── unet.model-107850.index
│   │           └── unet.model-107850.meta
 

Download PreTrained Model

# 실행하기
node app.js

# 템플릿 다운 및 손글씨 작성
.
├── template
│   ├── 1-unifrom.png
│   ├── 2-uniform.png
│   └── 3-uniform.png

작성된 템플릿 예시

세부 동작

글자 영역 추출

# crop
python 01_crop.py --src_dir=[템플릿 폴더 경로] --dst_dir=cropped_dir --txt=399-uniform.txt

paired data 생성

# font2image
python 02_font2image.py --src_font=NanumGothic.ttf --dst_font=NanumGothic.ttf --sample_dir=pair_dir/ --handwriting_dir=cropped_dir/

object data 생성

# package
python 03_package.py --dir=pair_dir/ --save_dir=package_dir

손글씨 학습 - 1

# train - 01
python2 04_train.py --experiment_dir=experiment/ --experiment_id=0 --batch_size=16 --lr=0.001 --epoch=60 --sample_steps=100 --schedule=20 --L1_penalty=100 --Lconst_penalty=15 --freeze_encoder=1

손글씨 학습 - 2

# train - 02
python2 04_train.py --experiment_dir=experiment/ --experiment_id=0 --batch_size=16 --lr=0.001 --epoch=120 --sample_steps=100 --schedule=40 --L1_penalty=500 --Lconst_penalty=1000 --freeze_encoder=1

학습한 모델을 통해 나머지 손글씨 이미지 추출

# infer
python2 05_infer.py --model_dir=experiment/checkpoint/experiment_0_batch_16 --batch_size=1 --source_obj=experiment/data/val.obj --embedding_ids=0 --save_dir=experiment/inferred_result --progress_file=experiment/logs/progress

생성된 이미지 폴더 옮기기

.
├── FONT
│   ├── inferred_result

폰트 파일로 변환

# generateTTF.js
node generateTTF.js

폰트 적용

참고

https://github.com/kaonashi-tyc/zi2zi
https://github.com/periannath/neural-fonts
https://github.com/yjjng11/Neural-fonts-webapp