Aprendendo uma variedade de fontes
University College Londres, Universidade de Bath
Faculdade Universitária de Londres, NVIDIA
O design e manipulação de tipos de letra e fontes é uma área que requer conhecimentos substanciais; pode levar muitos anos de estudo para se tornar um tipógrafo proficiente. Ao mesmo tempo, o uso de fontes é onipresente; há muitos usuários que, embora não sejam especialistas, gostariam de se envolver mais em ajustes ou alterações de fontes existentes sem sofrer a curva de aprendizado dos pacotes de tipografia profissional.
Dada a riqueza de fontes disponíveis atualmente, gostaríamos de explorar o conhecimento utilizado para produzir essas fontes e permitir que usuários comuns criem, explorem e editem fontes. Para este fim, construímos uma variedade generativa de fontes padrão. Cada localização no coletor corresponde a um tipo de letra único e novo e é obtido através do aprendizado de um mapeamento não linear que interpola e extrapola de forma inteligente as fontes existentes. Usando o coletor, podemos interpolar e mover suavemente entre as fontes existentes. Também podemos usar a variedade como uma restrição que possibilita uma variedade de novas aplicações. Por exemplo, ao editar um único caractere, podemos atualizar todos os outros glifos de uma fonte simultaneamente para mantê-los compatíveis com nossas alterações.
Demonstração interativa do coletor de fontes 2D
Diferentes caracteres podem ser selecionados no menu suspenso. Existem dois tipos de coletor:
- Coletores conjuntos (no topo do menu suspenso). Eles são especificados para todos os caracteres de um subconjunto específico, por ex. apenas os dígitos.
- Variedades separadas aprendidas para glifos individuais. Estes permitem uma avaliação completa de todos os resultados de correspondência individuais gerados pela nossa abordagem, por ex. a variedade para o glifo ‘a’ só é gerada usando os resultados correspondentes para ‘a’.
A variedade é uma incorporação probabilística e o mapa de calor fornece uma indicação da probabilidade de encontrar uma fonte razoável. As regiões em vermelho têm uma baixa variância preditiva (alta probabilidade), enquanto as regiões em azul têm uma alta variância (baixa probabilidade) e são menos propensas a produzir caracteres representativos. As regiões azuis mais escuras (longe do coletor) retornarão a fonte média.
Observe que as variedades foram restritas a duas dimensões para visualização. A dimensão natural de algumas variedades pode ser maior e isto pode levar a ilhas separadas. Ao realizar outras tarefas com o múltiplo, a dimensionalidade natural seria usada. Os pontos cinza indicam os locais incorporados das fontes originais.
Compatibilidade do navegador: testamos com as versões mais recentes do Safari (7.0.1) e do Chrome (32.0.1700.77).
Gostaríamos de agradecer a Andrew Fitzgibbon pelas discussões esclarecedoras sobre filosofia e técnicas de otimização. Este trabalho foi financiado pela bolsa EPSRC EP/I031170/1.