FontCraft：基于交互式贝叶斯优化的多模态字体设计
人机交互
2025-02-19 v1
摘要
创建新字体需要大量的人力和专业的排字体学知识。尽管自动字体生成模型取得了快速进展，但现有方法要求用户使用字体编辑软件准备预设计的字符，这对非专家用户来说是一个难题。为此，我们提出 FontCraft，一个无需依赖预设计字符即可实现字体生成的系统。我们的方法将字体样式潜在空间的探索与人类在环式优先贝叶斯优化和多模态参考相结合，高效地引导探索并增强用户控制。此外，FontCraft 允许用户回访之前的设计，撤回在优先贝叶斯优化过程中对先前选择的接受。一旦用户完成对选定字符样式的编辑，就可以将其传递给其余字符并进一步细化。系统随后生成完整的 OpenType 格式字体。我们通过用户研究比较了 FontCraft 与基准界面之间的有效性。定量和定性评估的结果表明，FontCraft 使非专家用户能够高效地设计字体。
引用
@article{arxiv.2502.11399,
title = {FontCraft: Multimodal Font Design Using Interactive Bayesian Optimization},
author = {Yuki Tatsukawa and I-Chao Shen and Mustafa Doga Dogan and Anran Qi and Yuki Koyama and Ariel Shamir and Takeo Igarashi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.11399},
year = {2025}
}
备注
14 pages