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。