生成属于你自己的字库——《RD-GAN》ECCV论文解析

今天看一篇few-shot的字体风格迁移论文,全名《RD-GAN: Few/Zero-Shot Chinese Character Style Transfer via Radical Decomposition and Rendering》,来自ECCV2020。

这篇文章的核心创新点是:

1、只需要少量数据就能生成需要的字体

2、把汉字拆解成了部首

3、提出了一个多层次的判别器

 

算法流程如下图:

生成属于你自己的字库——《RD-GAN》ECCV论文解析_第1张图片

主要分为三个模块,REM、RRM和多层次判别器。

REM把一个字分成多个部分(部首)。RRM生成风格化的字。multi-level判别器来判断字是生成的还是真实的。

1、Radical Extraction Module(REM)

这里主要由双向lstm的编码器和解码器组成。

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