Chinese-Character-Style-Transfer

模型效果

模型效果以及原理参见SelectorGAN

工程结构

• ./raw_data : 原始数据集
• ./dataset : 模型运行加载的数据集
• ./data : 数据加载模块
• ./model : 模型
• ./utils : 数据预处理以及一些全局包
• ./checkpoints : 训练时数据保存
• ./save_models : 每个版本的模型保存
• ./train.py : 使用训练集训练模型
• ./test.py : 使用测试集运行模型
• ./exp.py : 一些试验，诸如渐变style向量等等

工程搭建步骤

• 在根目录新建文件夹./dataset，./checkpoints/main
• 在根目录新建超链接./raw_data，指向原始的数据集
• 运行./utils/picture_transform.py，即可将 ../raw_data/image_2939x200x64x64_stand.npy加载到./dataset目录
• 运行./train.py即可开始训练

数据加载器

现在支持两种加载方式CrossDataset和PairedDataset。

CrossDataset加载器支持每次加载“N个风格图片，N个文字图片，1个目标图片”。

PairedDataset加载器支持每次随机两种风格，分别返回该风格的N个图片。

模型

现在有两个模型CrossModel和CrossModelV，其都是基于CrossDataset加载方式的。其中CrossModelV将内容压缩为了向量，而结果跟屎一样。CrossModel则是让文字图片基于风格向量自行变化形成的。