GPT-2 trainiert auf SVG-XML erzeugt AI-Fonts und seltsame Emoji

Nicolas Boillot hat die künstliche Intelligenz GPT-2 auf die Syntax des SVG-Formats trainiert, unter anderem mit über 16.000 Vektor-Dateien von Googles Noto-Schriftfamilie, die aus über 100 Schriftschnitten mit mehr als 60000 unterschiedlichen Zeichen in allen Schriften der Welt besteht. Damit erzeugte er dann jede Menge zerhackter Emoji und Lettern, den Noto-AI-Remix kann man sich hier als TTF runterladen.

Die Ergebnisse erinnern mich an die Font-Experimente meiner Ex-Arbeitgeber von Xplicit, die damals auch die Techno-Zeitschrift Frontpage gestalteten und die Anfang der 90er den Post-Script-Code von Fonts zerhackten um daraus frühe, vektorbasierte Glitch-Art zu erzeugen. Das hier ist so ein bisschen dasselbe, Vektor-Glitchart mit AI-„Code-Generatoren“. Nice!

[I] disrupt the learning of GPT-2 by offering a foreign language no longer textual, but “visual”. It is the SVG vector format that allows me to establish this transcription between text and picture. SVG is an ASCII format, which means, it can be read in a text editor; dots, shapes and colors of the picture are represented through text.
For example, the text defining the image of a “heart” emoji looks like this:

<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg » viewBox="0 0 36 36"><path fill="#BE1931 » d="M2.067 11.319C2.067 2.521 14.251-.74 18 9.445 21.749-.741 33.933 2.52 33.933 11.319 33.933 20.879 18 33 18 33S2.067 20.879 2.067 11.319z"/>

Despite its ability to understand and interpret the English language, GPT-2 is unable to use the information contained in an SVG to generate a new English text. Faced with such a constraint, it will try to write only by using this new syntactic form. It will then produces a vector picture that shows an original visual composition more or less close to the original pictures. […]

I [then] decided to train GPT-2 with most of the world’s alphabets, using the Google Noto font collection. From these fonts, 16300 SVG were collected, an accumulation of text descriptions of each letter’s shape. With this new training, GPT-2 wrote new shapes, new glyphs in black and white.

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