【文件属性】：
文件名称：dmfont:DM-Font的PyTorch正式实施（ECCV 2020）
文件大小：191KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-01 18:43:49
pytorch few-shot eccv2020 font-generation dmfont
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
【文件预览】：
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()
--------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)