yjjng11 / neural-fonts-webapp Goto Github PK

node app.js까지 돌려서 웹페이지까지 들어가고 이미지 업로드 까지는 되는데 이제 docker exec neural-fonts python.... 이라 뜨면서 명령을 실행하지 못하고 있습니다. 어떤 문제인가요..?

오픈소스를 보던 중 궁금한 점이 생겨서 질문남깁니다.

1. train할 때 source는 나눔고딕체이고 target은 손으로 쓴 글씨체가 되는게 맞나요?
   build_model에서 real_B : 손으로 쓴 글씨 real_A : 나눔고딕체 인가요, 나눔고딕체에서 손글씨로 변할 수 있도록 특징을 추출하고 infer과정에서 나눔고딕체 글자 전체에 특징을 적용한다고 이해하는게 맞나요?

2. validation할 때 src,dst모두 나눔고딕체가 들어가는데 똑같은 폰트두개를 넣는 이유가 뭔가요? src부분에만 나눔고딕체를 넣고 dst부분은 백지로 만들어도 결과는 같은가요?

3. constant_loss를 왜 구하는지 궁금합니다. 왜 source를 인코딩한 것과, 생성된 폰트를 다시 인코딩하여서 loss를 구하나요... 어떤의미가 있을까요

4.글자 템플릿이 399자인데 혹시 399자를 선정한 기준같은것이 있을까요?
감사합니다.

convert btn을 눌러서 .svg 파일을 생성하는 과정에서 다음과 같은 문제를 발견했습니다.
'The fontHeight should larger than 1000 or it will be converted into the wrong shape. Using the "normalize" and "fontHeight" options can solve the problem.'

var fontStream = svgicons2svgfont({
fontName: 'myfont',
fontHeight: 1001,
normalize: true
});
위와 같은 추가 수정을 해서 fontHeight, normalize 문제는 나타나지 않았지만 font_ss.svg 파일에서 d="" 로 속성에 값이 제대로 들어가지 않습니다. npm install -g svgicons2svgfont 설치를 하고 command line에서 svgicons2svgfont --fontname=myfont -o svg_fonts/font_ss.svg svg/*.svg으로 실행시켰더니 d="M 104.5 33 Q ... Z " 와 같이 d 에 값이 들어간 것을 확인했습니다.

svg2ttf 는 오픈되어있는 모듈을 사용하지 않고 Neural font 프로젝트에 있는 모듈을 사용해서 스크립트를 작성하고 실행했는데 myfont.ttf가 생성은 되지만 윈도우에서 미리보기로 myfont.ttf 를 확인했을 때 기대했던 글씨체는 없고 고딕체와 상당히 비슷한 글씨체들로만 표현이 됩니다.

따라서 myfont.ttf 뿐만 아니라 font_ss.svg 또한 제대로 생성이 된 것인지 확인할 수 없습니다.

1. 해당 프로젝트를 개발하실 때 fontHeight, normalize 문제를 발견하셨나요? 발견 하셨다면, 어떻게 해결을 하셨나요?
2. ttf 파일을 실제 문서에 적용을 하는 과정에서 따로 처리를 해야하는 작업이 있나요?