v1.2

Changes

• General한 model을 font에 맞춰 최적화하여 training을 가속화

  • Input image를 rbg image에서 grayscale image로 변경
    • Font image는 흑백이므로 grayscale이면 충분
    • Model도 같이 변경하여 size가 1/3으로 줄어듬
  • Font image의 resolution을 256x256에서 128x128로 수정
    • 128x128 size에서도 괜찮은 결과를 얻음
    • Training 시간이 크게 감소함

• 유저가 작성한 handwriting image를 crop하여 input image로 변형

  • 유저가 template에 맞춰서 글씨를 작성한 다음 스캔하여 handwriting image를 생성
  • Program을 통해서 image를 crop하여 training을 위한 image 생성

Fixed issues

• 폰트를 training 하는 데 많은 시간이 소요됨

v1.1

Changes

• 한글 폰트 생성을 위한 training set 399개 선정
  • 각각의 초성 당 21자씩 균등하게 뽑아서 training에 사용
• Training input에 대한 normalize
  • 폰트로 부터 399자의 글자에 대한 image를 뽑아서 training에 사용 함
  • 폰트마다 글자의 offset이 다를 수 있는데 이 경우 offset이 크게 차이나는 폰트들은 글자가 깨지는 경우가 발생
  • 폰트가 가지고 있는 정보를 활용하여 모든 글자가 중앙에 위치하도록 만듦
• 생성 된 글자의 노이즈 제거
  • Median filter를 사용하여 edge 정보는 유지하면서 noise는 제거

Fixed issues

• 여러개의 폰트를 대상으로 training할 때 일부 폰트에서 생성된 글자가 깨지는 문제
• 생성된 글자에 노이즈가 발생하는 문제

v1.0

Changes

• 한글 완성형 11,172자에 대한 폰트 생성을 지원합니다.
  • 기존 zi2zi는 한자/일본어 유니코드와 한글 유니코드의 subset(1970자)만 지원
  • 유니코드에서 완성형 한글을 표현하는 11,172자의 글자에서 training set 및 validation set을 고르도록 구현

Fixed issues

• 한글 중 일부 글자만 training, generation 가능