模仿生成的英文单词风格不太像是怎么回事呢？

[shengchenggong]

作者你好，这是一个很赞的项目👍。我这边进行了复现并用自己手写的字体进行测试，第一张图是自己写的，第二张图是生成的，感觉风格不太像是怎么回事呢？我将自己写的分割成了单个单词图片，高统一为64px，宽为32的倍数，然后按照你提供的laplace处理的方法得到高频二值图，喂入模型然后生成了所有单词，我这边将他们拼接起来，进行对比。 感觉生成的单词风格不太像且风格不太统一，我不知道该如何优化效果。
自己写的

模仿生成的

自己写的分割成单个单词

高频部分

[Evalution13]

请问你是怎么把他们拼起来的

[shengchenggong]

请问你是怎么把他们拼起来的

写了个python脚本，作者模型输出的都是等高的图像，先每行左右拼接起来，然后每行padding成相同的宽度再上下拼接。

[Evalution13]

非常感谢

[Evalution13]

你有没有测你生成的样本的fid，我按照作者给出代码生成了一份oov-u情景下的样本，和原数据集的IAM64-test对比测试fid分数，用自己写的fid评估是平均136.2，用作者给出的Ganwritting的评估代码是120，论文里是102

[shengchenggong]

你有没有测你生成的样本的fid，我按照作者给出代码生成了一份oov-u情景下的样本，和原数据集的IAM64-test对比测试fid分数，用自己写的fid评估是平均136.2，用作者给出的Ganwritting的评估代码是120，论文里是102

还没有测过，回头有空测一下

[dailenson]

One-DM/data_loader/loader.py

Line 206 in ca01eb1

for index in range(len(style_list)):

可以尝试把这里固定一下，选一张字符数量大于4的样本作为你的固定风格参考。看下效果会不会稳定点？

[dailenson]

你有没有测你生成的样本的fid，我按照作者给出代码生成了一份oov-u情景下的样本，和原数据集的IAM64-test对比测试fid分数，用自己写的fid评估是平均136.2，用作者给出的Ganwritting的评估代码是120，论文里是102

不要用原数据集的作为target，用我们提供的测试集。因为训练集和测试集同时做了归一化预处理操作

[shengchenggong]

One-DM/data_loader/loader.py

Line 206 in ca01eb1

for index in range(len(style_list)):
可以尝试把这里固定一下，选一张字符数量大于4的样本作为你的固定风格参考。看下效果会不会稳定点？

我看了一下这里的源码，相当于现在是随机取一张宽度大于128的图片作为风格参考图片对吧。
你说的相当于输入图像是固定的单一张宽度大于128的图片作为风格参考图片吧。

[Evalution13]

你有没有测你生成的样本的fid，我按照作者给出代码生成了一份oov-u情景下的样本，和原数据集的IAM64-test对比测试fid分数，用自己写的fid评估是平均136.2，用作者给出的Ganwritting的评估代码是120，论文里是102

不要用原数据集的作为target，用我们提供的测试集。因为训练集和测试集同时做了归一化预处理操作

我使用的就是您给出链接里下载的数据集里的IAM64-test