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具有双记忆功能的少量镜头合成字体生成 DM-Font的PyTorch官方实施| | 车俊博,李相赫,李嘉雄,李白玉,金成贤,李华als。 NAVER Corp.的Clova AI Research 在ECCV 2020中。 抽象的 对于富含字形的脚本来说,生成新的字体库是一项非常费时费力的工作。 尽管现有的字体生成方法取得了巨大的成功,但它们仍然存在很多缺陷。 它们需要大量参考图像才能生成新的字体集,或者它们无法通过少量示例捕获详细的样式。 在本文中,我们着重于合成脚本,合成脚本是世界上广泛使用的字母系统,其中每个字形都可以由多个组件分解。 通过利用合成脚本的合成性,我们提出了一种新颖的字体生成框架,称为双记忆增强字体生成网络(DM-Font),它使我们能够仅用几个样本就可以生成高质量的字体库。 我们在生成器中使用内存组件和全局上下文意识,以利用组合性。 在韩语手写字体和泰语印刷字体的
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dmfont-master.zip (43个子文件)
dmfont-master
trainer.py 16KB
.gitignore 184B
requirements.txt 165B
datasets
thai_decompose.py 3KB
thai_dataset.py 11KB
nonpaired_dataset.py 2KB
fcdata.py 3KB
data_utils.py 2KB
samplers.py 1KB
__init__.py 837B
kor_decompose.py 2KB
kor_dataset.py 12KB
meta
thai_split.json 273KB
kor_split.json 26KB
kor-unrefined.json 3KB
assets
teaser.jpg 96KB
models
__init__.py 177B
comp_encoder.py 2KB
discriminator.py 3KB
ma_core.py 3KB
modules
__init__.py 141B
self_attention.py 7KB
blocks.py 7KB
modules.py 2KB
decoder.py 3KB
memory.py 7KB
aux_classifier.py 819B
LICENSE 1KB
inference.py 3KB
utils
writer.py 2KB
__init__.py 134B
utils.py 2KB
visualize.py 3KB
criterions.py 249B
scripts
prepare_dataset.py 9KB
README.md 6KB
NOTICE 21KB
ssim.py 5KB
cfgs
thai.yaml 132B
kor.yaml 860B
logger.py 3KB
evaluator.py 18KB
train.py 11KB
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简内特
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