적은 실제 글자에서 전체 필체를 복원하는 실용 가능성을 확인합니다.
문제와 목표
200자로 Writer42의 전체 한글을 만들 수 있을까
기존 few-shot font generation 연구는 몇 장의 reference glyph로 전체 글자 라이브러리를 만드는 문제를 다룹니다. POC18은 이 질문을 42세 여성 Writer42 손글씨에 적용해, 아직 쓰지 않은 한글까지 같은 필체로 만들 수 있는지 검증합니다.
실제 손글씨에서 얇은 펜 획과 자모 부품을 읽습니다.
한글은 초성·중성·종성 위치가 글자마다 달라집니다.
OCR, Writer42 점수, 사람 눈 판정을 함께 통과해야 합니다.
부품을 잘라 붙이면 위치와 굵기가 깨지고, 생성 모델은 예뻐도 글자가 틀릴 수 있습니다.
재조합으로 가능한 글자를 먼저 만들고, 부족한 글자는 한글 구조를 아는 모델 후보로 보냅니다.
최신 파일럿 판정을 불러오는 중입니다.
Decision Map
목표에서 다음 선택까지 한 줄로 따라가기
비개발자는 이 흐름만 보면 됩니다. 각 카드는 “왜 이 단계를 했는지”, “무엇을 배웠는지”, “다음 판단이 무엇인지”를 쉬운 말로 정리합니다.
Dataset Primer
우리가 기준으로 삼는 Writer42 데이터셋
이 연구의 기준은 “그럴듯한 손글씨”가 아니라 한 사람의 실제 글자 묶음입니다. Writer42가 어떤 데이터인지 먼저 보면, 뒤의 OCR 점수와 Writer42 스타일 점수가 왜 필요한지 이해하기 쉽습니다.
Method Primer
GAN, diffusion, encoder-decoder를 쉬운 말로 보기
이 섹션은 모델 이름을 외우기 위한 사전이 아니라, 각 방법이 “글자 구조를 잘 지키는가”, “Writer42 필체를 살리는가”, “POC18에서 다음 판단으로 이어지는가”를 이해하기 위한 번역표입니다.
핵심은 한 가지입니다. 예쁜 이미지를 만드는 능력과, 특정 사람이 쓴 정확한 한글을 만드는 능력은 다릅니다. 그래서 모든 방법은 OCR, Writer-ID, 사람 QA를 함께 통과해야 합니다.
현재 진행상황 요약
진행상황을 불러오는 중
Claude 세션과 G4 산출물을 읽어 현재 단계를 정리하고 있습니다.
위험 항목을 계산하고 있습니다.
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seed 200 기준
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Development Timeline
날짜별 개발 진행
며칠에 걸친 작업을 하루 단위로 묶었습니다. 각 날짜는 그날의 대표 목표, 실제로 바뀐 내용, 확인 가능한 기록 수를 함께 보여줍니다.
Pipeline
G3에서 G4까지의 흐름
Evidence
눈으로 확인할 산출물
Metrics
계량 판정
Open Watch
주의해서 볼 점
Claude Sessions
최근 Claude 작업 단위
Cloudflare
라이브 갱신 상태
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