Розширення шрифтів з урахуванням їх стилістичних дескрипторів - Петровський , Олександр Сергійович (Національний університет “Львівська політехніка”, 2023)
Магістерська кваліфікаційна робота виконана студентом групи КНСШ-21 Петровським Олександром Сергійовичем. Тема “Розширення шрифтів з урахуванням їх стилістичних дескрипторів”. Робота спрямована на здобуття магістерського ступеня за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки». Об’єктом дослідження є процес доповнення шрифтів зі збереженням оригінальної стилістики. Предметом дослідження є умовні генеративні змагальні мережі як метод створення шрифтів заданої стилістики. Мета магістерської кваліфікаційної роботи була досягнена за рахунок створення нової нейромережевої архітектури на базі умовних генеративних змагальних мереж, здатної вилучати і використовувати при генерації шрифтів інформацію про те, який символ очікується на виході, якими глобальними і локальними стилістичними особливостями володіє доповнювана гарнітура, та те, якою є додаткова неграфічна інформація про шрифт (стилістичні дескриптори). Також, було запропоновано у якості джерела стилістичних дескрипторів використовувати код класифікації гарнітури за системою PANOSE-1, оскільки він вбудований у метадані більшості шрифтів, реалізовано метод його обробки та інтеграції у видобуті стилістичні властивості. Навчання і тестування моделі було проведено на авторському наборі даних, для результатів її роботи були обчислені метрики, окреслені у розділі 2.4., після чого ефективність розробленої нейронної мережі у контексті генерації шрифтів була порівняна з ефективністю інших сучасних моделей. Загальний обсяг роботи: 72 сторінки, 2 додатки, 42 посилання, 17 рисунків і 8 таблиць. This master's degree work of the group CSAI-21 student Petrovskyi Oleksandr Serchiiovych aims to obtain a master's degree in 122 "Computer Science". The topic is "Style-descriptors-aware font completion". The object of this study is the process of font completion with the perseverance of the original style. The subject of this study is conditional generative adversarial networks as a method of creating fonts of a given style.
Style-descriptors-aware font completion
Keywords: доповнення шрифтів, генерація шрифтів, перенесення стилю шрифту, перенесення стилю, font-to-font, image-to-image, FTransGAN, умовні генеративні змагальні мережі, автоенкодери, конволюційні мережі, згорткові шари, білінійні шари, PANOSE-1, FID, SSIM, PSNR, RASE, EGRAS, комп’ютерний зір, машинне навчання, штучний інтеллект, font completion, font generation, font style transfer, neural style transfer, font-to-font, image-to-image, image processing, FTransGAN, conditional generative adversarial networks, autoencoders, convolutional networks, convolution, bilinear layers, PANOSE-1, FID, SSIM, PSNR, RASE, EGRAS, computer vision, machine learning, artificial intelligence