DRG-Font：コントラスト的なスタイル・コンテンツの非対応化による動的参照誘導の少数ショットフォント生成

Abstract

Few-shot Font Generation（少数例フォント生成）は、いくつかの参照グリフから様式的に一貫したグリフを生成することを目的としています。しかし、少数の実例から複雑なフォントスタイルを捉えることは依然として難しく、既存手法では生成サンプルにおける識別可能な局所的特徴を保持することにしばしば苦戦します。本論文では、スタイルとコンテンツの埋め込み空間を分解することで複雑なグリフ属性を学習する、対照的フォント生成戦略であるDRG-Fontを提案します。最適なスタイル教師信号のために、提案アーキテクチャは、候補プールから利用可能な最良のスタイル参照を動的に選択するReference Selection（RS）モジュールを組み込みます。ネットワークは、Multi-scale Style Head Block（MSHB）およびMulti-scale Content Head Block（MCHB）を通じて、グリフ属性をスタイルと形状の事前知識（prior）に分解することを学習します。スタイル適応のために、Multi-Fusion Upsampling Block（MFUB）が、参照スタイルの事前知識と目標コンテンツの事前知識を組み合わせて、目標グリフを生成します。提案手法は、複数の視覚および分析ベンチマークにおいて、最先端手法に比べて大幅な改善を示します。