【设计考古系列】机器学习和字体设计
最近沉迷项目，好久没打理公众号了
开一个新系列，不定期扒拉一些古董
所谓“考古”
就是把前辈埋的有意思的东西
时隔多年再挖出来看看
一来是找巨人肩膀站站
二来避免重复劳动
三来是启发自我
也算是有诸多裨益了
今天先来讲讲机器学习和字体设计吧，虽然不是什么专家，但凭着一点直觉和兴趣，这件事情也逐渐意趣盎然。
字体设计遗址：1号坑——Font Map挖掘现场
最先映入我眼帘的是IDEO的一个项目——Font Map（字体地图），作者Kevin Ho是IDEO的Software Designer and Project Lead。如果要一句话概括这个项目的话，就是“使用人工智能来显示不同字体之间的新关系”。项目时间是2017年，大抵也算符合考古的标准了。
Kevin Ho
大家在做平面设计的时候，时不时会碰到字体选择的困扰，但其实基本方向都是有的，是否是手写体，圆润还是方正，有无衬线等等，这些都是一些基本的特征，也是我们寻找和选择字体的线索。为了让这个过程更加方便和有逻辑可寻，Kevin Ho用Machine Learning探寻了750多个英文字体之间的关系，做出了一个交互式的网页地图。
项目详细地址：http://fontmap.ideo.com/
在网页上可以缩放、拖拽和搜索，每个字体都有对应的Google Font链接，可以查看更详细的说明以及下载等操作。
关于项目的更多细节，Kevin Ho还写了篇博客，讲述他的一些思路和过程。具体地址：
https://medium.com/ideo-stories/organizing-the-world-of-fonts-with-ai-7d9e49ff2b25。
Andrej Karpathy把大量的图片按照关系组织在一张图片上
受到上图的这个项目启发，Kevin Ho生成了不同字体显示同一段文字（handgloves）的图像，然后使用了VGG16的卷积神经网络来评价每个字体的特征。
项目介绍到这里也差不多了，意犹未尽的朋友可以去网站上看原文。有趣的是Blog里的很多评论，其中有几个评论觉得“A”并不是最能体现一个字体风格的字母，也许换成“G”会更好？
这也是我个人觉得有意思的点，即使这已经是一个满足特定的专业需求的跨学科项目了，但是在细节之处仍然有着不小的认知偏差，跨学科的合作和交流往往需要在细节之处付出更多的耐心。
看完这个项目,不知道诸位会不会和我一样，想起高中语文课本“名场面”——茴字的四种写法。当然书本中的这段特写是为了表现孔乙己的迂腐、刻板和钻牛角尖，侧面揭露科举制度对人的毒害。
从字体设计的角度来看这个名场面，是相当有趣的。汉字由于象形字的起源，有着太多的字需要被设计，所以不像英文字设计起来那么轻松，想要设计一整套字体的工作量是非常巨大的。除开数量，中文字体由于书法的渊源，在字体写法和风格上也是有着太多的变化，设计师也几乎不可能都掌握。
家里找到一本定价2.8的上古书法字典
那么，能否用机器学习来介入字体设计呢？目前我还没见到对于中文字体的类似Font Map的分类性质的项目，但是我发现在国内有一些团队走了另外一条路：根据少量的样本，用机器学习推导出剩余大量字体的设计。务实一点我也就不去扒论文了，直接尝试几个开放出来、能上手用的。话不多说，我们就移步下一个景点。
字体设计遗址：2号坑——Flexi Font挖掘现场
来自于北京大学计算机科学技术研究所的项目——FlexiFont，这是一个2015年上线的项目，当然，如果追溯实验室几位老板的相关论文，那可能会更加久远一些。这个项目在知乎上也有不少讨论，大家可以自行搜索，我记得有个帖子里也是有当时项目组里的同学亲自来回答的。
使用方式也很简单，在网站提供了字数不等的几个模版，下载后会很像字帖，一边是汉字，另一边是方块空格，对应书写进去，再扫描上传至网站，即可生成。最终输出的是一个可以在电脑上安装并使用的.ttf文件。
理论上来说，使用字数越多的模版，得到的字体会越精确，越“像”；如果使用字数最少的模版，生成也只是不精确而已。但是当使用字数最少的的775字模版时，生成结果居然只是用模版中的字部分替代了，成为一种手写体和模版字体的混合。网上有人尝试了其他字数非常多的模版，倒是能有正常的结果。不知是服务器算力不够导致，还是其他的问题，总之论文里可以但是系统里没实现，还是挺失望的。
DCFont: An End-To-End Deep Chinese Font Generation System
各位看官以为这趟考古之旅就此结束了么，进度条告诉我们事情没这么简单。经过我多方寻找，最终3号挖掘现场渐渐浮现在我眼前。
字体设计遗址：3号坑——手迹造字挖掘现场
手迹造字，版权方为方正（北京方正手迹数字技术有限公司），有独立的APP，也可以在微信小程序里直接使用，最少仅需输入100字，真的是懒癌福音了。同时还支持手写输入和拍照输入两种方式，直接设备输入的话还支持压感和多种笔头可以选择，真的是非常全面了。
我在微信小程序里很快的尝试了100字的模版，书写完等没多久就顺利生成了，大家有兴趣的也可以试试。我觉得现在大部分的用户其实还是以书法爱好者为主，真正有字体设计师去介入和尝试的话，应该会有新的奇妙火花。
最后给大家放送一个额外隐藏景点吧，用机器学习生成的英文字体设计，在我看来，更像是个艺术实验了。
“Type is a beautiful group of letters, not a group of beautiful letters.” — Matthew Carter
项目地址：http://www.machinelearningfont.com/
本期“设计考古”到这里就告一段落了，喜欢的话多多转发噢。如果大家感兴趣或者更好的思路，欢迎在公众号后台回复“UDM Club”，加入群聊和我们交流。我们下次考古之旅再见~
