• 정보처리학회논문지A
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• 제15A권2호
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• pp.75-86
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• 2008

기존의 만화 제작 시스템은 대부분의 작업을 수작업으로 하기 때문에 많은 시간과 인력이 필요하였고, 만화 내용을 창작하는 데에도 한계가 있었다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 이전 연구를 통하여 영화나 드라마와 같은 기존의 영상 스트림을 입력으로 하여 흑백 만화를 제작 할 수 있는 시스템(CORVIS)을 개발하게 되었다. 비디오 영상을 흑백 만화로 표현하기 위해서는 한 컷의 이미지에 개체의 시각적인 요소와 청각적인 요소, 그리고 극의 분위기를 표현해야 하는데, 이를 위해 필요한 표현법을 만화적 효과라고 하며, 스타일 폰트는 의성어와 의태어를 표현하기 위해 사용되는 만화적 효과이다. 하지만 지금까지 흑백 만화에 관한 연구에서 스타일 폰트는 큰 관심을 받지 못하였다. 본 논문에서는 CORVIS에 스타일 폰트 기능을 구현하기 위해 흑백 만화에서 사용되는 다양한 종류의 스타일 폰트를 살펴보고 이를 바탕으로 스타일 폰트의 기본적인 구조와 다양한 효과들을 분석한 후, 새로운 모델을 제시하였다. 또한, 정의된 모델을 기반으로 전처리된 정보만을 가지고 다양한 효과를 표현할 수 있는 방법론과 구현법에 대해 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1166-1186
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• 2022

Artistic font design has become an integral part of visual media. However, without prior knowledge of the font domain, it is difficult to create distinct font styles. When the number of characters is limited, this task becomes easier (e.g., only Latin characters). However, designing CJK (Chinese, Japanese, and Korean) characters presents a challenge due to the large number of character sets and complexity of the glyph components in these languages. Numerous studies have been conducted on automating the font design process using generative adversarial networks (GANs). Existing methods rely heavily on reference fonts and perform font style conversions between different fonts. Additionally, rather than capturing style information for a target font via multiple style images, most methods do so via a single font image. In this paper, we propose a network architecture for generating multilingual font sets that makes use of geometric structures as content. Additionally, to acquire sufficient style information, we employ multiple style images belonging to a single font style simultaneously to extract global font style-specific information. By utilizing the geometric structural information of content and a few stylized images, our model can generate an entire font set while maintaining the style. Extensive experiments were conducted to demonstrate the proposed model's superiority over several baseline methods. Additionally, we conducted ablation studies to validate our proposed network architecture.