신경망을 이용해 모든 폰트를 임베딩하니 멋진 구조(꽃 포함)가 나타났습니다. [P]

저는 약 1년 동안 폰트 검색 도구를 개발해 왔으며, 저의 연구는 각 폰트의 임베딩을 생성하기 위해 신경망을 사전 학습시키는 데 집중되어 왔습니다. 보통은 이 네트워크들을 폰트 검색 작업에 맞게 적응시키기 위해 사후 학습(post-train)이 필요합니다. 하지만 프로젝트를 진행하는 과정에서 가장 흥미로웠던 것은 사전 학습된 모델에서 나온 결과였습니다.

과정은 다음과 같습니다: 저는 폰트의 모든 글리프(glyph)를 가져와 이미지로 변환한 다음, 이를 커스텀 사전 학습 신경망에 통과시키고 해당 폰트의 시각적 특성을 나타내는 임베딩을 얻습니다. 그런 다음 tSNE (PCA나 UMAP보다 가장 좋은 구조를 생성함)를 사용하여 이 임베딩들을 XYZ 및 RGB 채널로 압축하고 점으로 시각화하여 그 구조를 살펴볼 수 있습니다. 따라서 위치나 색상 면에서 서로 가까운 폰트들은 시각적 특성을 공유하며, 지도 상에서 다양한 작은 클러스터나 유형의 경로를 찾을 수 있습니다.

제가 가장 좋아하는 것은 Google Fonts 코퍼스(corpus)로 만든 것이지만, 제 사이트에서 검색할 수 있는 모든 폰트로도 하나 만들었습니다. Google Fonts 코퍼스는 제가 예상하지 못했던 방식으로 꽃과 유사했습니다. 심지어 대부분의 필기체 폰트를 암술대(stamen)에 배치했습니다. 전체를 직접 보고 싶으시다면 여기 사이트를 참고하세요: https://www.font-search.com/map

저장소도 확인해 보실 수 있지만, 매우 복잡합니다. https://github.com/dylan-berndt/Briefcase
제출자 /u/Chroma-Crash
[링크] [댓글]