LoGAN：使用生成代理进行多语言字体本地化

将字体本地化为新语言是一项非常复杂的任务，需要对从源语言到目标语言的字形、颜色/纹理和间距/字距调整进行精确的设计调整。大多数现有方法侧重于单个字形生成，处理多语言字体渲染的能力有限。在这项工作中，我们提出了 LoGAN，这是一种基于 VLM 的代理框架，用于少量多语言字体本地化，它从字体或徽标中的字母中获取少量单独的字形，并使用它们生成其他语言的完整字符集。 LoGAN 将这个任务分解为多个组件：字形级扩散模型、样式微调模块、间距和字距调整传输算法以及带有 VLM 代理协调器的纹理扩展模型。 LoGAN 实现了各种风格的字体本地化的广泛语言覆盖，包括中文/韩文/日文 (CJK)。我们在跨越超过 27 种语言的字体和现实世界徽标数据集上评估我们的方法，并将其与专门的字体生成和具有强大文本渲染功能的最先进的图像编辑模型（例如 FLUX、Nano-Banana）进行比较。根据定量和定性评估，我们的方法可以产生更高的字形保真度，同时保持更好的样式、纹理和字偶距一致性。