Deep learning is a big trend in computer science these days. The deep-learning methods developed for the games Go and Shogi are well known, but there are successful cases in design, too. Typeface design is no stranger to deep learning, and multiple studies of automated design processes are currently underway. CJK is an area in desperate need of automation; working on thousands upon thousands of kanji characters is time-consuming and inhibits productivity. In the future, when we’ll presumably have easy access to such technology, we may need only supply a handful of glyphs, from which an algorithm will be able to generate a complete typeface at a standard that is indistinguishable from faces that have been manually crafted. This talk will show a font editor currently in development and discuss the possibility of applying deep learning to typeface design.
機械学習と書体開発
近年、ディープラーニングを代表とする機械学習が多くの結果を残している。囲碁や将棋のAIは有名であるが、デザインの分野でも多くの結果を残している。書体デザインもその例外ではなく機械学習によって自動デザインを行う研究が進められている。特に和文フォントは文字数が多く、その開発には多くのコストが必要となるため、自動デザインが求められている。書体の自動デザインが容易に利用可能となれば、和文フォントの膨大な文字数も、いくつかの文字をデザインするだけで、人がデザインするのと見分けがつかない精度で他の文字を自動デザインできる。本プログラムでは開発中の書体自動デザインソフトウェアを利用し、実際に自動デザインした書体を確認しながら機械学習の書体開発への利用可能性を検討する。