Gang Dai
Gang Dai
您好~第一个问题：我们认为并不会有信息冗余哈啊哈哈，因为用户只需要输入text就好，text渲染成image是模型内部的事情，对用户是完全不可见的。而且渲染出的image可以提供更丰富的内容信息，这个在很多论文中已经验证过了。当然，你说的需要同一个作者的多个样本作为风格参考，这个确实不方便，这个问题在我们的最新工作[One-DM](https://github.com/dailenson/One-DM)已经得到解决了，One-DM仅需一张参考样本！然后目标字符串这个问题，理论上把“你好，世界”这五个字符拼接在一起作为内容输入，就可以直接合成多字符。 第二个问题：那是一种特殊的平均化字体，他的出处你可以翻一下我们的论文，我们在网盘中也提供了该文件。
您好~Content score 和 Style score这两个评价指标已经发布，欢迎使用
感谢关注~后续整理一下代码和ckpt后，我们会发布的
您好~Content score 和 Style score这两个评价指标已经发布，欢迎使用
目前对自己的数据进行简单的预处理，直接输入模型已经可以取得比较满意的效果了哈。如果想要准备自己的数据集，可以参考补充材料的``A.11``
你好~可以看一下置顶的issue，应该有对应的回答
因为风格分数模型不是在128*128的数据上训练的，这样评测会有很大的泛化误差。
``` sk_pil = coords_render(preds[i], split=True, width=48, height=48, thickness=1, board=0) sk_pil = sk_pil.resize((113, 113)) ``` 用上述代码替换下面这行代码即可： https://github.com/dailenson/SDT/blob/339aa2155d93263bdb7d533830559d011d41995c/test.py#L94
这里表示笔画的序列，详情见补充材料A.1.2
你好~lmdb文件的读取代码在这里https://github.com/dailenson/SDT/blob/2d72dc2aec03e8f38d1fe733eb6b804a1046f1d3/data_loader/loader.py#L46