DG-Font: Deformable Generative Networks for Unsupervised Font Generation

字体 计算机科学 人工智能 编码器 特征(语言学) 生成模型 生成语法 编码(集合论) 模式识别(心理学) 卷积(计算机科学) 集合(抽象数据类型) 人工神经网络 语言学 操作系统 哲学 程序设计语言
作者
Yangchen Xie,Xinyuan Chen,Li Sun,Yue Lu
出处
期刊:Cornell University - arXiv
标识
DOI:10.48550/arxiv.2104.03064
摘要

Font generation is a challenging problem especially for some writing systems that consist of a large number of characters and has attracted a lot of attention in recent years. However, existing methods for font generation are often in supervised learning. They require a large number of paired data, which is labor-intensive and expensive to collect. Besides, common image-to-image translation models often define style as the set of textures and colors, which cannot be directly applied to font generation. To address these problems, we propose novel deformable generative networks for unsupervised font generation (DGFont). We introduce a feature deformation skip connection (FDSC) which predicts pairs of displacement maps and employs the predicted maps to apply deformable convolution to the low-level feature maps from the content encoder. The outputs of FDSC are fed into a mixer to generate the final results. Taking advantage of FDSC, the mixer outputs a high-quality character with a complete structure. To further improve the quality of generated images, we use three deformable convolution layers in the content encoder to learn style-invariant feature representations. Experiments demonstrate that our model generates characters in higher quality than state-of-art methods. The source code is available at https://github.com/ecnuycxie/DG-Font.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
自觉从云完成签到,获得积分10
刚刚
向往完成签到,获得积分10
1秒前
CodeCraft应助碎冰采纳,获得10
1秒前
ht完成签到,获得积分20
1秒前
刘刘完成签到,获得积分10
3秒前
GUOXG发布了新的文献求助10
3秒前
cai完成签到,获得积分10
3秒前
求知的周完成签到,获得积分10
4秒前
FashionBoy应助畅快的幻柏采纳,获得10
4秒前
5秒前
少7一点8发布了新的文献求助10
6秒前
淡淡的航空完成签到,获得积分10
8秒前
丘比特应助ruochenzu采纳,获得10
8秒前
9秒前
10秒前
11秒前
ZZICU完成签到,获得积分10
12秒前
依旧发布了新的文献求助30
13秒前
earthai完成签到,获得积分10
16秒前
微生完成签到 ,获得积分10
16秒前
张涛发布了新的文献求助10
17秒前
沙里飞完成签到 ,获得积分10
17秒前
少7一点8完成签到,获得积分20
17秒前
18秒前
豆子完成签到,获得积分10
20秒前
yuefeng完成签到,获得积分10
21秒前
萧水白完成签到,获得积分10
21秒前
雪白起眸完成签到,获得积分20
22秒前
糖果完成签到,获得积分10
22秒前
七里野草完成签到,获得积分10
23秒前
24秒前
25秒前
niu完成签到,获得积分10
25秒前
百香果bxg完成签到 ,获得积分10
25秒前
nicolaslcq完成签到,获得积分10
25秒前
英姑应助着急的盼山采纳,获得10
27秒前
佳雪儿完成签到,获得积分10
27秒前
ttqql应助js110采纳,获得10
28秒前
07先生发布了新的文献求助10
29秒前
畅快代亦完成签到,获得积分10
29秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 1000
Structural Load Modelling and Combination for Performance and Safety Evaluation 1000
Conference Record, IAS Annual Meeting 1977 820
電気学会論文誌D(産業応用部門誌), 141 巻, 11 号 510
Typology of Conditional Constructions 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3571483
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3142021
关于积分的说明 9445454
捐赠科研通 2843551
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1562864
邀请新用户注册赠送积分活动 731380
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 718546