![]()
Miss Content
V.I.P. |
Зарегистрирован: 05.03.2010
Сообщений: 7881
|
Обратиться по нику
|
| Miss Content |
Ответить с цитатой | | |
|
Через нейросеть пропустили 56 тысяч разных шрифтов. Теперь она умеет генерировать шрифты, похожие на нужный. Или вовсе непохожие, если задавать случайные параметры. Теперь "любимая" фраза дизайнеров "а поиграйте со шрифтами" выглядит неожиданно буквальной.
В своем блоге Эрик Бернхардсонн, программист из команды разработчиков шведского музыкального сервиса Spotify, рассказал о том, как ему удалось научить нейросеть создавать шрифты.
Сложности у нейросети возникли именно с теми символами, в начертании которых имеются сложные декоративные элементы и большое количество тонких линий
«Обучение» проходило в виде «тренировки». Для того чтобы адаптировать нейросеть под создание шрифтов, программист создал массив двоичных растровых изображений. В эксперименте он использовал более 56 000 разных шрифтов, в массив разработчик загрузил по 62 символа из каждого из них. Конвертированные изображения были сжаты до размера 64х64 пикселя.
Подготовив исходные данные, Бернхардсонн дал нейросети тестовое задание. В качестве результата машина выдала изображение пар символов, в которых правый нарисовала обучаемая нейросеть, а левый – это изначальный вариант. Алгоритм плохо отобразил те символы, в которых есть дополнительные элементы, а линии очень тонкие.
Далее проводилось тестирование с помощью контрольной группы символов, в которую вошли не использованные в тренировке. В результате выяснилось, что нейросеть вполне справляется с задачей начертить символы классическим шрифтом, однако украшенные декоративными элементами варианты пока для нее очень сложны.
Бернхардсонн дал название своему алгоритму – «вектор шрифта». Так программист назвал общие параметры стиля символов, по которым нейросеть понимает, как их рисовать. Изменение характеристик шрифта с помощью такого вектора позволяет машине создавать собственные варианты написания символов, которые являются промежуточными между уже существующими.
Все желающие могут провести аналогичный эксперимент самостоятельно: исходный программный код своей наработки Бернхардссон опубликовал на GitHub. |
|
|
|
|
