字体形状到印象的翻译

不同字体具有不同的印象，如优雅、恐怖与酷炫。本文基于 Transformer 架构处理基于局部部件的形状—印象分析，该架构凭借其自注意力机制能够处理局部部件间的相关性。这一能力将揭示局部部件的组合如何实现字体的特定印象。Transformer 的通用性使我们能够实现两种差异很大的分析方法，即多标签分类与翻译。定量评估表明，我们基于 Transformer 的方法比其它方法更准确地从一组局部部件估计字体印象。定性评估随后指出了对特定印象重要的局部部件。