Neural fonts web app 은 한글 폰트 제작의 어려움을 덜기 위해, 사용자가 대표 글자 양식을 업로드 하면 그 글자의 디자인을 학습하여 다른 글자들의 이미지를 생성해주는 소프트웨어 입니다.
다음 링크에서 demo를 보실 수 있습니다.(https://youtu.be/E29ia7or2_U)
한글은 유네스코 세계기록유산에 등재될 정도로 우수한 문자이지만, 한글 문자(폰트) 산업은 해외(예: 미국)에 비해 훨씬 작은 규모를 가지고 있습니다. 그 이유는 한글 폰트 제작에 많은 비용이 들기 때문입니다.
90여개의 글자를 디자인 하는 것 만으로 폰트를 만들 수 있는 로마자와 달리, 한글 폰트를 제작하기 위해서는 초성/중성/종성 으로 이루어진 11,172 개의 글자를 디자인해야 합니다.
이를 위해서는 다수의 디자이너가 장기간 투입되어야 하기 때문에 폰트의 가격이 올라가게 되며, 개인 디자이너들이 자신만의 폰트를 만드는 것이 거의 불가능합니다.
저희는 이러한 문제를 해결하고 누구나 쉽게 한글 폰트를 제작할 수 있도록, 1만자 가량의 글자를 디자인하는 지루하고 반복적인 작업을 자동으로 해내는 소프트웨어를 개발하는 것을 목표로 하였습니다.
클라이언트의 GUI는 jQuery, Bootstrap 기술을 이용하여 구현하였습니다.
서버는 Node.js 와 Express 를 이용하여 구현하였고, 딥러닝 기술은 tensorflow가 설치된 docker에서 수행하도록 구현하였습니다 (Node 서버는 딥러닝 연산을 할 때마다 docker에서 수행합니다).
그리고 폰트 파일 생성을 위해 vectorization, svg, ttf 파일 관련 라이브러리들을 이용하였습니다.
Neural fonts web app 을 수행하기 위해서는 먼저 tensorflow가 설치된 docker를 background에서 동작시키고, 그 다음에 Node.js 로 구현된 웹서버를 동작시켜야 합니다.
웹서버를 동작시킨 이후에는 브라우저를 통해 Neural fonts web app을 수행할 수 있습니다.
아래는 설치와 수행 가이드 입니다. (모든 test 는 Ubuntu 16.04 가 설치된 pc에서 진행되었습니다.)
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Install Node.js
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Install NPM
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Install docker ce (reference : https://docs.docker.com/engine/installation/linux/docker-ce/ubuntu/)
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Install nvidia-docker and nvidia-docker plugin (reference : https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/wiki)
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Clone our project 'Neural-fonts-webapp'
$ git clone https://github.com/yjjng11/Neural-fonts-webapp.git
$ npm install (in the cloned directory)
$ git submodule init
$ git submodule update- Run our install script (this will download pre-trained baseline model and place it in the right place)
$ ./install.sh- Download our docker image from docker hub (the docker image will be used during execution)
$ docker pull jinevening/neural-font- Create a docker container running in the background using our docker image
$ nvidia-docker run -v /path/to/neural-fonts:/home/neural-fonts -w /home/neural-fonts --name neural_font -dit jinevening/neural-font:latest bash- Run Neural fonts web app
$ node app.jsThen Neural fonts web app will be available at: localhost:3000 (or your.server.ip:3000)
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399자의 글자를 적을 수 있는 대표 글자 템플릿을 다운받은 후 양식에 맞춰 손글씨를 적어 스캔하거나, illustrator 등의 도구를 이용해 한글 디자인을 제작합니다.
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시작하기 버튼을 클릭하고 준비한 파일을 업로드 합니다.
- 대표 글자 템플릿은 3장으로 되어 있습니다. 첫째 장은 1-uniform.png, 둘째 장은 2-uniform.png, 셋째 장은 3-uniform.png 로 이름을 저장해서 업로드 해야 합니다. (Note: 업로드 하는 파일은 글자가 있는 영역만 포함해야 합니다.)
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Neural fonts 는 업로드된 한글 디자인을 학습합니다. 이 과정은 한글 디자인을 흉내내는 인공신경망이 학습되는 과정으로, Titan X GPU 를 가진 서버에서 대략 30분 가량 소모됩니다.
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학습이 끝나면 생성된 글자 디자인의 샘플이 보여집니다.
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디자이너는 샘플을 폰트로 만들기 전에 벡터화 하는 과정에서 파라미터를 조정하여 굵기나 선의 거친 정도를 조절할 수 있습니다.
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파라미터는 스크롤바를 이용해 조절할 수 있으며, 파라미터르 조정한 history 를 저장하거나 복구할 수 있습니다.
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마지막으로 Download 버튼을 누르면 최종적으로 완성된 폰트 파일(ttf 파일) 을 다운받을 수 있습니다.
We used GAN architecture from zi2zi, an open source project which aims at learning Chinese character style with conditional GAN. We changed zi2zi to support Korean character sets and generate font file (ttf). Also, we changed some designs to reduce training time. See release notes in our submodule (neural-fonts) to take a closer look on the differences between zi2zi and Neural fonts web app.
And we used many other open source projects.
- imagetracerjs by jankovicsandras
- svgicons2svgfont by nfroidure
- svg2ttf by fontello
- bootswatch by thomaspark
MIT.