Font VAE

Font-Vae: анализ формы шрифта с использованием вариационного автоэкодора с сверточными нейронными сетями

---

VAE Architecture

VAE имеет модульный дизайн. Энкодер, декодер и VAE представляют собой 3 модели, которые разделяют вес. После обучения модели VAE, энкодер может использоваться для генерации скрытых векторов. Декодер может использоваться для генерации изображений шрифтов путем отбора проб скрытого вектора из гауссового распределения со средним = 0 и std = 1.

энкодер	декодер

---

Используемый набор данных

размер набора данных = поезд 5000 и валидация 1000 на каждый класс
ширина, высота = 112, 112
Размер шрифта = 25
Используется символы = "AABBCCDDEEFFGGHHIIJJKKLLMMNNOOPPQQRRSSTTUUVVWWXXYYZZ"
изображения генерируются с помощью font2png.py
шрифты из Google шрифтов

idx	Имя шрифта	Образцы изображений
0	Эбгармонд
1	Pt_serif
2	Нотозаны
3	Робото
4	Праведник
5	Bangersers
6	Pacifico
7	Dancingscript
8	Unconsolata
9	VT323

---

Транирование истории

эпоха	20	50	200
бревно
скрытое пространство

---

Прогресс обучения в эпохах

1 кадр = 1 партия
1 эпоха = 196 партий

эпоха = 1	эпоха = 2	эпоха = 3
эпоха = 4	эпоха = 5	эпоха = 6

---

Экспериментируйте с 3 -го скрытого пространства.

---

Ссылки:

[1] Кингма, Дидерик П. и Макс Веллинг. «Автофорирующий вариационный байеса».
[2] Блог Керас: создание автоэкодоров в Керасе
[3] Пример кераса: vae
[4] Эрик Бернхардссон. «Анализ 50 тыс. Шрифтов с использованием глубоких нейронных сетей»
[5] TJ Torres. "Fontastic Voyage: Генеративные шрифты с состязательными сетями"
[6] Жюльен Деспайс. "Визуализация скрытого пространства - биты глубокого обучения № 2"