Generated samples. Related code can be found here
目標
字體風格轉換
動機
直接用CNN進行風格轉換會有下列問題
- 生成常常是模糊的
- 多數生成結果是失敗的
- 只能做一對一生成
結論：用GAN試試看
用GAN秒殺一切！
這篇借鑒了三篇paper內容
Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks
Conditional Image Synthesis With Auxiliary Classifier GANs
Unsupervised Cross-Domain Image Generation
主要是由pix2pix這篇修改而來的
其中Encoder跟Decoder還有Discriminator是直接用pix2pix的, 尤其是裡面的Unet模型