multilingual font style transfer
1.0.0
Esta é uma implementação não oficial para a transferência de estilo de fonte de poucas fotos em papel entre diferentes idiomas. A implementação original do autor pode ser encontrada aqui.
Deepkyu/multilingual-fontra-transferência
2023.09.29 Atualizo recentemente o código e treino o modelo para apoiar caracteres coreanos, japoneses e chineses. O código de treinamento ainda não foi atualizado neste repositório, pois não tenho tempo para integrar com este código. Mas eu fiz um espaço de rosto abraçado para mostrar se a atual "transferência multilíngue de fontes" faz sentido ou não. Atualizarei sempre que possível até que possamos obter um modelo de transferência de estilo de fonte mais estabelecido, que pode suportar a próxima sociedade multilíngue!
Consulte requisitos.txt
Faça o download dos pontos de verificação pré -tenhados para a avaliação no diretório pretrained .
Para dados originais do FTRANSGAN, você pode baixar no repositório oficial.
Para o nosso conjunto de dados multilíngues, você pode baixar em nosso link do Google Drive.
Localize em data/ftgan-fonts e data/google-fonts para cada um.
python trainer.py
Para o resultado de ftraSngan e seus dados,
bash evaluate-ftgan.sh
A opção padrão é com test_unknown_content . Você pode alterá -lo em config/datasets/ftgan.yaml alternando o valor de True para False . (Se False , ele avalia com test_unknown_style .)
Para o resultado de dados do Google fontes,
bash evaluate-google-font.sh
2022.12.04
Este código faz parte do meu projeto final em tópicos especiais em ciência da computação - Introdução ao Deep Learning (CS492I) (2022 Fall, Kaist).
O objetivo da minha proposta é gerar novas fontes para um determinado idioma, cujo estilo é transferido de fontes para outros idiomas.
Neste projeto, usei o repositório do Google/Fonte para definir o conjunto de dados do Google Fonts, que contém imagens de fontes de 10 idiomas diferentes.
No entanto, não consegui introduzir os modelos de geração de fontes para idiomas invisíveis. Em vez disso, compartilharei alguns resultados no conjunto de dados de treinamento para explicar o conceito central deste projeto.
Espero poder terminar este projeto com sucesso em alguns dias :)
