最近一直在看gan的**，學校事情很多就不一一做筆記了。
今天看到了乙個很有趣的字型生成gan，簡單說一說，但很遺憾glyphgan只用來生成英文本母。
gan字型生成也有很過相關研究，包括最早的基於例項的方法，神經字型風格轉換（neural font style transfer），貝葉斯程式學習（bayesian program learning），和最近大火的gan（對抗生成網路）包括zi2zi，ac-gan，domain transfer network，u-net 生成器的變體和與lstm結合的gan（感興趣的小夥伴都可以在**related work中找到）。
下面來解釋一下網路圖（圖中其實已經很明了，如果你懂dc-gan的話）：
首先這裡的z由兩部分組成：100維的正態分佈隨機數（雜訊向量）zs和解碼後的字型one-hot編碼zc。
zc包含字元id(char-id)和與之對應的字元類(char-classes)。zc包含所有用於學習的字元，這裡是26個。
除此之外，最終generator和discriminator做遊戲時用到的是wgan-gp的wasserstein distance（爭取出一篇文章簡單說一下wgan）。
損失函式是
實驗結果通過三方面評估：
legibility: 易讀性，通過cnn模型識別字幕，驗證識別準確率。
difersity: 多樣性，與訓練資料對比多樣性。
style consistency: 樣式一致性，目測觀察樣式一致性，然後評估訓練資料短缺的影響。
具體g和d的網路引數就不在這裡贅述了，詳情可以參考**第14頁，都是很基礎的gan網路引數。
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