本文提出了 FontDiffuser,这是一种基于扩散模型的图像到图像的一次性字体生成方法,创新地将字体模仿任务建模为噪声到去噪的范式。 FontDiffuser引入了一个多尺度内容聚合 (MCA) 块,它有效地结合了不同尺度的全局和局部内容线索,从而提高了对复杂字符的复杂笔画的保存。 此外,为了更好地管理风格迁移的巨大变化,提出了...
FontDiffuser还能在仅有中文数据集的训练的情况下,用于韩文的生成,结果如下图11所示: 图16 跨语言生成 (中文到韩文) 结论分析 我们的方法在不同的在三个复杂度级别的字符上,FontDiffuser 的表现优于目前的其他方法。此外,FontDiffuser 还证明了它在跨语言字体生成任务(如中文到韩文)中的适用性,凸显了其良好的跨...
git clone https://github.com/yeungchenwa/FontDiffuser.git Step 0: Download and install Miniconda from theofficial website. Step 1: Create a conda environment and activate it. conda create -n fontdiffuser python=3.9 -y conda activate fontdiffuser ...
[AAAI2024] FontDiffuser: One-Shot Font Generation via Denoising Diffusion with Multi-Scale Content Aggregation and Style Contrastive Learning - Merge pull request #37 from yeungchenwa/update_readme · yeungchenwa/FontDiffuser@4394c0b
Finish Glossy Weave 2x2 Twill Installaton Screws & 3m tape Car Model G8X M3 M4 customized Yes Fitment Nice Production leadtime 7-10 DAYS Manufacture 2200 M2 CERTIFICATE TUV Process Vacuum Packaging and delivery Packaging Details EPE FOAM WITH BUBBLE ...
FontDiffuser基于DDPM实现字体生成，原理和数学公式与普通的扩散模型相差不大。它使用多尺度内容聚合(MCA)块将不同尺度的全局和局部内容特征注入到扩散模型的UNet中。此外，使用参考结构交互(RSI)块来促进参考特征的结构变形。多尺度内容聚合(MCA)块将大规模特征和小规模特征注入到扩散模型的UNet中，从而生成...
本文的FontDiffuser是一种基于扩散的 Image-to-Image 1shot 字体生成方法,它创新性地将字体模仿任务建模为噪声到噪声范式。引入了多尺度内容聚合(Multi-scale Content Aggregation, MCA)模块,有效地结合了不同尺度的全局和局部内容线索,从而增强了对复杂字的复杂笔画的保留。此外,为了更好地处理具有巨大差异的风格转换...
非常感谢!Owner yeungchenwa commented Apr 26, 2024 @yuyukuy534 感谢您的关注～这是我们的arxiv链接,里面我们也附上了附录。 Author yuyukuy534 commented Apr 26, 2024 @yuyukuy534 感谢您的关注～这是我们的arxiv链接,里面我们也附上了附录。 收到,非常感谢您的回复...