基于Wnet的字体生成

本仓库代码还有一些问题，没有时间修复，对这个算法感兴趣的朋友们请移步作者的原版实现

作者实现代码

训练：

python main.py

图例：

python main.py inference

现阶段的训练结果：

原始字体（黑体加粗）protype

目标字体（一个batch里面混合了多种字体）real

生成字体 fake

与原论文的差别

1. Discriminator中没有使用LayerNorm，而是用了BatchNorm
2. 没有额外再训练一个VGG分类模型，而是用Discriminator替代

TODO:

• 推理代码完善
• 添加更多字体
• 添加对字体支持汉字的检测功能 / 使用mask屏蔽掉不支持的字符对loss的影响
• 自定义字符集

待添加的一些tricks:

• label smoothing
• 在G的训练和测试阶段都添加dropout
• 使用LeaklyReLU替代ReLU
• Generator的最后一层使用Tanh激活
• 在Discriminator中使用LayerNorm
• 每个batch中使用同一种字体（据说可以使训练变得更简单）
• 监控训练中的梯度变化
• 添加梯度惩罚
• 历史均值
• 模型推理代码