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AGIS Net

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Agis-Net

소개

이것은 1 단계 소수의 샷 학습을 통해 예술적 글리프 이미지 합성 의 공식 Pytorch 구현입니다.

종이 | 보충 자료

추상적인

예술적 글리프 이미지의 자동 생성은 많은 연구 관심사를 끌어들이는 어려운 과제입니다. 이전 방법은 형상 합성을 위해 특별히 설계되거나 텍스처 전달에 중점을 둡니다. 이 논문에서, 우리는 새로운 모델 인 AGIS-NET를 제안하여 모양과 질감 스타일을 한 단계로 몇 가지 양식화 된 샘플만으로 전달합니다. 이 목표를 달성하기 위해 먼저 두 개의 인코더를 사용하여 컨텐츠 및 스타일의 표현을 분리하여 멀티 컨텐츠 및 멀티 스타일 생성을 보장합니다. 그런 다음 두 개의 공동 작업 디코더를 사용하여 글리프 모양 이미지와 텍스처 이미지를 동시에 생성합니다. 또한 합성 된 텍스처의 품질을 더욱 향상시키기 위해 국소 텍스처 정제 손실을 도입합니다. 이러한 방식으로, 우리의 1 단계 모델은 다른 다단장 스택 방법보다 훨씬 효율적이고 효과적입니다. 또한 중국 글리프 이미지가 다양한 모양과 질감 스타일로 대규모 규모의 데이터 세트를 제안하며, 639 자의 7,326 자와 2,460 개의 합성 예술 글꼴이있는 35 개의 전문 디자인 예술 글꼴에서 렌더링하여 방법의 효과와 확장 성을 검증합니다. 영어 및 중국 예술 글리프 이미지 데이터 세트에 대한 광범위한 실험은 다른 최첨단 방법에 대해 고품질 양식화 된 글리프 이미지를 생성 할 때 모델의 우수성을 보여줍니다.

모델 아키텍처

건축학

연결을 건너 뛰십시오	지역 차별자

일부 결과

oursal_languae

전제 조건

리눅스
CPU 또는 NVIDIA GPU + CUDA CUDNN
파이썬 3
Pytorch 0.4.0+

시작하세요

설치

https://pytorch.org에서 pytorch, torchvison 및 종속성을 설치하십시오
파이썬 라이브러리를 설치하고 지배적입니다.
```
pip install visdom
pip install dominate
```

이 저장소를 복제하십시오.

git clone -b master --single-branch https://github.com/hologerry/AGIS-Net
cd AGIS-Net

비공식 사전 훈련 된 VGG19 모델을 다운로드하여 VGG19-DCBB9E9D.PTH를 사용하여 모델/ 폴더 아래에 넣습니다.

데이터 세트

DataSets 서버가 다운되어 PKU 디스크, Dropbox 또는 Mega에서 데이터 세트를 다운로드 할 수 있습니다. 다음 스크립트를 사용하여 데이터 세트를 다운로드하십시오. 4 개의 데이터 세트와 원시 평균 글꼴 스타일 글리프 이미지를 사용할 수 있습니다.

시간이 걸릴 수 있습니다. 인내심을 가지십시오

 bash ./datasets/download_dataset.sh DATASET_NAME

base_gray_color 영어 합성 그라디언트 글리프 이미지 데이터 세트, MC-Gan이 제안했습니다.
base_gray_texture 영어 예술 글리프 이미지 데이터 세트, Mc-Gan이 제안했습니다.
skeleton_gray_color 중국 합성 그라디언트 글리프 이미지 데이터 세트.
skeleton_gray_texture 우리가 제안한 중국 예술 글리프 이미지 데이터 세트.
average_skeleton 원시 중국어 애비거 글꼴 스타일 (골격) 글리프 이미지 데이터 세트가 제안했습니다.

데이터 세트에 대한 자세한 내용은 데이터 세트에 대한 자세한 내용과 고유 한 데이터 세트를 준비하는 방법을 참조하십시오.

모델 교육

모델을 훈련 시키려면 교육 이미지를 다운로드하십시오 (예 : 영어 예술 글리프 전송)
```
bash ./datasets/download_dataset.sh base_gray_color
bash ./datasets/download_dataset.sh base_gray_texture
```
모델 훈련 :
1. Visdom Visualizer를 시작하십시오
```
python -m visdom.server -port PORT
```
  항구는 train.sh 에 지정되어 있습니다
2. 합성 된 그라디언트 글리프 이미지 데이터 세트에 대한 사전;
```
bash ./scripts/train.sh base_gray_color GPU_ID
```
  GPU_ID를 사용할 GPU를 나타냅니다.
3. 예술 글리프 이미지 데이터 세트에 대한 최종
```
bash ./scripts/train.sh base_gray_texture GPU_ID DATA_ID FEW_SIZE
```
  data_id는 어떤 예술 글꼴이 미세 조정되었는지를 나타냅니다.
  Few_Size는 소수의 샷 세트의 크기를 나타냅니다.
  다음은 오류가 발생합니다.
```
 FileNodeFoundError: [Error 2] No such file or directory: 'chechpoints/base_gray_texture/base_gray_texture_DATA_ID_TIME/latest_net_G.pth
```
  사기가 발생한 모델을 위의 경로로 복사하십시오
```
cp chechpoints/base_gray_color/base_gray_color_TIME/latest_net_ * chechpoints/base_gray_texture/base_gray_texture_DATA_ID_TIME/
```
  그리고 다시 기차를 시작하십시오. 잘 작동합니다.

모델 테스트

모델을 테스트하려면 훈련 된 모델을 checkpoint 에서 pretrained_models 폴더로 복사하십시오 (예 : 영어 예술 글리프 전송)
```
cp chechpoints/base_gray_color/base_gray_texture_DATA_ID_TIME/latest_net_ * pretrained_models/base_gray_texture_DATA_ID/
```

모델을 테스트하십시오

bash ./scripts/test_base_gray_texture.sh GPU_ID DATA_ID

감사의 말

이 코드는 자전거에서 영감을 얻었습니다.

코드 및 데이터 세트를 공유하기위한 다음 작업에 특별한 감사를드립니다.

pix2pix
MSGAN
Mc-Gan
Tet-gan
EMD

소환

우리의 작업이 도움이된다면, 우리 논문을 인용하십시오.

 @article{Gao2019Artistic,
  author = {Gao, Yue and Guo, Yuan and Lian, Zhouhui and Tang, Yingmin and Xiao, Jianguo},
  title = {Artistic Glyph Image Synthesis via One-Stage Few-Shot Learning},
  journal = {ACM Trans. Graph.},
  issue_date = {November 2019},
  volume = {38},
  number = {6},
  year = {2019},
  articleno = {185},
  numpages = {12},
  url = {http://doi.acm.org/10.1145/3355089.3356574},
  publisher = {ACM}
}