如何進行AI造字的模型訓練

進行AI造字的模型訓練主要包括以下幾個步驟：

1. 準備數據集

  • 收集數據：蒐集多樣的字體樣式與字形，包括印刷字體、手寫字體，甚至歷史字體，以涵蓋更多風格。
  • 標註數據：為每個字型圖像提供相對應的標籤，例如字形、字號、字體風格（例如宋體、黑體）等資訊。
  • 圖像預處理：確保字體圖像的大小、比例一致，並將其轉換成適合模型訓練的格式。可以考慮將字體圖像轉換為二值圖像或灰度圖像，並進行尺寸縮放和中心對齊。

2. 選擇模型架構

  • 卷積神經網路 (CNN)：卷積神經網路適合處理圖像數據，常用於字形識別和特徵提取。可以考慮使用 ResNet、VGG 或 MobileNet 等架構來建立模型。
  • 生成對抗網路 (GAN)：如 CycleGAN 或 StyleGAN，可以將現有字體樣式轉換成新字體樣式，生成新字形。CycleGAN 尤其適合單對單字體樣式轉換，例如從宋體到手寫體的風格轉換。
  • 變分自編碼器 (VAE)：VAE 可以用於學習字形的潛在表示（latent representation），從而生成新字形或在不同字體風格間插值。

3. 訓練模型

  • 損失函數：根據目標設定不同的損失函數，例如字形識別任務可以使用交叉熵損失，而生成新字形則可採用 GAN 的對抗損失。
  • 優化方法：一般使用 Adam 或 SGD 作為優化方法，並調整學習率。
  • 超參數調整：訓練過程中根據模型表現微調超參數，如學習率、批次大小和層數等。

4. 模型評估

目前有那些公開的字型AI訓練模型

目前有幾個知名的開源字型生成和字型風格轉換的AI模型，適合進行字體生成或風格遷移的研究和應用。以下是一些主要模型：

1. zi2zi

  • 概述：zi2zi 是一個基於 CycleGAN 的模型，專門用於中文字體生成。它的目標是將一種字體風格轉換成另一種，例如從黑體轉換成手寫體。
  • 用途：適用於字體風格轉換，生成具有特定風格的新字形。
  • 開源：此模型開源，可在 GitHub 上找到，並提供中文數據集和預訓練權重。
  • 技術要求：訓練的過程需要較多的運算資源，但使用預訓練模型進行生成則相對較快。
  • URL：https://github.com/kaonashi-tyc/zi2zi

2. DeepFont

  • 概述：DeepFont 是 Adobe 提出的字型識別模型，主要目的是識別圖像中的字體。雖然不是直接的字體生成模型，但 DeepFont 的字體識別技術在字體生成和分類中非常有幫助。
  • 用途：用於字體識別和分類，可以用於自動標註字體數據集。
  • 開源：DeepFont 的代碼和數據集並未完全開源，但有類似的開源模型可用。

3. DeepType

  • 簡介：DeepType 是微軟推出的一個字體識別和生成模型，利用深度學習方法來分析字體特徵。DeepType 主要針對印刷體、標識等字形設計和辨識應用。
  • 應用：雖然 DeepType 更偏向於字體辨識，但它的架構也可以用來分析字體的風格特徵，有助於造字和字體設計過程。

4. Few-shot Font Generation (FFG)

  • 概述：FFG 是一種少樣本字體生成技術，可以在少量字體樣本下生成整套字體。它結合了元學習 (meta-learning) 和神經網絡的概念。
  • 用途：非常適合需要生成少見字體的應用，如創建個性化字體。
  • 開源：有部分實現可以在 GitHub 上找到，且適合基於 PyTorch 的模型架構。
  • URL：https://github.com/clovaai/fewshot-font-generation

5. MXFont

  • 簡介：MXFont 是專門用於亞洲字體補全的一個模型。它基於多模態擷取 (Multi-Modal Extraction) 技術，可以有效學習部分字形樣式並生成其他缺失的字。
  • 應用：適合用於中文、日文和韓文等字體補全和造字。
  • URL：https://github.com/clovaai/mxfont

6. CalliGAN

  • 簡介：這是一個基於 GAN 的模型，專門用於生成不同風格的書法字體。使用少量書法字樣本，CalliGAN 可以模仿並生成整套的書法風格字體。
  • 應用：適合書法字體生成與傳統字體設計。
  • URL：https://github.com/JeanWU/CalliGAN

7. GANwriting

  • 簡介：GANwriting 是一種基於 GAN 的手寫字生成模型，主要用於生成手寫風格的文字。它可以模擬真實的手寫風格並生成個性化的手寫體。
  • 應用：這個模型適合生成手寫風格的字體。GANwriting 更常用於個性化字體生成，或創建具有隨機性的手寫字體效果。
  • URL：https://github.com/omni-us/research-GANwriting

如何獲取這些模型

大多數這些模型的開源代碼可以在 GitHub 上找到，有些模型還有相應的論文來解釋實現方法。