生成属于你自己的字库——《ChiroGAN》论文解析

这篇论文的全名叫做《GAN-Based Unpaired Chinese Character Image Translation via Skeleton Transformation and Stroke Rendering》，也是一个字体生成（风格迁移）算法，来自AAAI2020。

与上一篇calliGAN（地址：https://blog.csdn.net/wenqiwenqi123/article/details/109775206）不同的是，这篇论文不需要使用paired data。啥意思呢？

比如说宋体转瘦金体，对于同一个字，paired data意味着网络是可以同时见到两种字体的这个字的，是成对的数据。而unpaired data则是不需要成对的。

这篇文章的核心创新点我们来看一下：

因为数据是不成对的，那怎么找出这种对应的映射关系呢？首先作者提出了ENet来提取字的骨架，然后用TNet进行骨架上的转换，最后再用RNet填充成需要的风格。分三步完成字体风格迁移。

那就具体来看看是怎么做的吧：

网络结构图：

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