TextBoxGan:使用GAN从输入单词生成文本框

文本框 通过生成的对抗网络从输入的单词生成文本框。 视频：在不同的培训步骤中生成“生成”一词： ： 图1：使用我们的模型生成“具有相同样式的单词”的不同示例 内容 ： 经过训练的模型：经过预先训练的模型（有关该模型的更多详细信息，请参见“部分）。 将该目录放置在目录中。 要使用它，请将EXPERIMENT_NAME = None替换为EXPERIMENT_NAME = "trained model" ，并确保文件中的cfg.resume_step = 225000 。 aster_weights ：转换为tf2的 OCR的权重。 将此目录放置在项目的根目录下。 训练模型，运行投影仪和推断测试集是必需的。 perceptual_weights ：感知损失的权重，使用回购从pytorch转换而来。 将此目录放置在目录中。 运行投影仪是必需的。 构建码头工人 docker build