벡터 폰트 생성 모델 'VecGlypher' 공개: 텍스트 한 줄로 완성형 SVG 글꼴 생성

나만의 서체를 만드는 작업은 디자이너들에게도 악명 높은 중노동이었습니다. 폰트 제작 소프트웨어에서 베지에 곡선을 일일이 다듬거나, 생성형 AI로 이미지를 만든 뒤 벡터 파일로 변환하면서 뭉개진 외곽선을 다시 정리해야 했기 때문입니다.

공개된 오픈소스 모델 'VecGlypher'는 이 번거로운 중간 과정을 완전히 건너뜁니다.

간단한 텍스트 묘사나 글자 몇 개가 적힌 샘플 이미지만 입력하면, 모델이 직접 편집 가능한 닫힌 SVG 벡터 외곽선을 곧바로 출력합니다.

비트맵 변환 없이 곧바로 SVG 코드를 출력하는 구조

기존의 폰트 생성 파이프라인은 픽셀 이미지를 먼저 뽑아낸 뒤 이를 벡터 패스로 변환하는 방식에 크게 의존했습니다. 이 과정에서 앵커 포인트가 불필요하게 늘어나거나 모서리가 찌그러지는 문제가 잦았습니다.

VecGlypher는 단일 멀티모달 언어 모델을 기반으로 작동하며, SVG 패스 토큰을 자기회귀 방식으로 직접 생성합니다. 이미지 렌더링 과정을 아예 거치지 않기 때문에 깔끔하고 수정하기 쉬운 벡터 패스가 한 번에 완성됩니다.

연구진은 이를 위해 정교한 2단계 학습 방식을 적용했습니다. 우선 Envato의 약 3만 9천 개 폰트 데이터를 사용해 대규모 연속 사전 학습을 진행하며 모델이 SVG 문법과 복잡한 기하학적 구조를 익히도록 했습니다.

이후 전문가가 세부 태그를 매긴 2,500개의 Google Fonts 데이터로 사후 학습을 거쳤습니다. 이를 통해 '레트로', '손글씨', '귀여운' 같은 텍스트 묘사는 물론 샘플 이미지의 시각적 양식을 정확한 기하 좌표와 일치시켰습니다.

범용 거대 모델과의 폰트 대결에서 완승

평소 GPT-4o나 Gemini, Claude 같은 범용 대형 언어 모델에 SVG 코드로 폰트를 그려달라고 요청하면 획이 뒤틀리거나 비율이 깨진 결과물이 나오기 일쑤였습니다.

새로운 폰트 패밀리를 대상으로 한 성능 평가에서 VecGlypher는 텍스트 입력만으로 글자를 만들어내는 테스트 전반에서 범용 대형 모델들을 압도했습니다.

일부 글자 이미지를 주고 나머지 알파벳을 완성하는 참조 생성 작업에서도 기존 전용 베이스라인인 DeepVecFont-v2나 DualVector를 큰 격차로 제치고 최고 성능을 기록했습니다.

왜 중요한가

타이포그래피는 디지털 디자인 분야 중에서도 진입 장벽이 가장 높고 반복 노동이 극심한 영역입니다. 수십 개에서 수백 개에 달하는 글리프의 비례와 굵기 균형을 맞추는 데만 수주에서 수개월이 소요되곤 했습니다.

개인 창작자나 소규모 브랜드 디자이너에게 VecGlypher는 서체 제작 비용과 시간을 획기적으로 줄여주는 도구입니다. 몇 글자 끄적인 스케치나 원하는 스타일 키워드만으로 즉시 벡터 원안을 확보할 수 있어, 밑그림 트레이싱에 쓰던 시간을 대폭 아낄 수 있습니다.

기술적으로는 픽셀 이미지를 거치지 않고 언어 모델이 직접 구조화된 벡터 형상을 생성할 수 있음을 입증했다는 점에서 의미가 큽니다. 이러한 방식은 폰트 생성을 넘어 향후 벡터 아이콘 라이브러리, 일러스트레이션, 나아가 CAD 도면 자동 생성으로도 자연스럽게 확장될 수 있습니다.

다만 깔끔한 벡터 윤곽선이 나왔다고 해서 곧바로 완성형 폰트 파일이 되는 것은 아닙니다. 실제 상용 글꼴로 배포하려면 글자 간격(커닝) 조율과 힌팅 등 정밀한 후가공이 여전히 필수적입니다. 숙련된 디자이너를 당장 대체하기보다는, 아이디어 스케치와 초기 프로토타이핑 단계를 극적으로 단축해 주는 든든한 조력자로 보는 것이 정확합니다.