arXiv · cs.AI · Nadav Benedek, Ariel Shamir, Ohad Fried · 11 小时前模型评分41
NIV：用神经轴变化自动生成可变字体
NIV: Neural Axis Variations for Variable Font Generation
导读
研究者提出NIV（Neural Axis Variations，神经轴变化）方法，可将静态字体自动转换为支持多轴连续变化的可变字体，模型直接处理矢量字形并预测每个点的位移。团队基于Google Fonts构建了包含超100万个变化元组的数据集训练该模型，其可泛化到未见码点、字体风格、高复杂度中日韩字形及手写输入，输出为标准可变字体文件。数据集、训练与推理代码及模型均已开源。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 存在未解决的相邻类别：data-resources，需要人工复核。
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “We introduce NIV (Neural Axis Variations), a method that automatically converts a static font into a fully functional variable font.”
- “To facilitate research, we release the dataset, the complete training and inference implementation, and trained models at this https URL .”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org