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Font-VAE：使用带卷积的变分自动编码器分析字体形状
文件大小： 253819k
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资源说明：Font-VAE：使用带有卷积神经网络的变分自编码器的字体形状分析 VAE架构 VAE具有模块化设计。 编码器，解码器和VAE是3种共享权重的模型。 训练VAE模型后，编码器可用于生成潜矢量。 通过从均值= 0和std = 1的高斯分布中采样潜矢量，可以将解码器用于生成字体图像。 编码器 解码器 使用的数据集 数据集大小=每个班级训练5000和验证1000 宽度，高度= 112、112 字体大小= 25 使用的字符=“ AaBbCcDdEeFfGgHhIiJjKkLlMmNnOoPpQqRrSsTtUuVvWwXxYyZz” 图像是使用生成的字体来自 IDX 字体名称 样本图片 0 埃加
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