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台灣的科中小學科技展覽
第58屆(公元2018年)
電腦與資訊學科 第一名

學校:臺北市立建國高級中學
指導老師:許雅淳
作者:邱泓翔
關鍵字:GAN,pix2pix,cycleGAN

摘要或動機:
本研究以實作字體風格轉換的生成對抗網路模型為動機,將Conditional GAN當作模型的基礎,探討pix2pix模型及其他研究的一些方法對模型會產生甚麼影響,以得出能最優化預測成效的深度學習模型。 首先進行的是前處理的步驟,將字體的truetype檔案轉換成模型輸入的jpeg檔,再以生成器(Generator)和判別器(Discriminator)建立Condional GAN的基礎模型,然後探討加入U-Net、Category Embedding等方法,以及訓練資料集大小對模型造成的影響,最後實作整合的pix2pix模型和CycleGAN模型進行比較。 經過實驗後發現,U-Net和Category Embedding都對模型的預測成果有所幫助,而使用越多字體進行訓練會有越好的成效。另外,對相似的字體而言,CycleGAN的效果較好,而對兩種風格差異較大的字體則需用Category Embedding的方式,融入更多字體進行訓練以達到更好的成效。

這裏可以下載邱同學的報告:
https://www.ntsec.edu.tw/Science-Content.aspx?cat=12956&a=6821&fld=&key=&isd=1&icop=10&p=1&sid=15311

---------- 帖子于 00:44:44 更新 ---------- 之前内容发布于 00:42:04 ----------

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造中文字體太辛苦 建中生出妙招奪科展大獎
最新更新:2019/03/20 19:05

建國高中學生邱泓翔(右2)以研究作品「運用GAN實現字體風格轉換」,拿下「義大利科學展覽會」耶魯科學與工程特別獎及大會金牌獎兩項大獎。(科教館提供)中央社記者陳至中傳真 108年3月20日

(中央社記者陳至中台北20日電)漢字相當複雜,要創造一套符合標準的中文字體,往往需手工造出2萬6000多字。建國高中學生邱泓翔利用深度學習原理,只需設計2000個字,其餘靠電腦模型轉換,研究作品在義大利科展獲得大獎。

國立台灣科學教育館今天發布新聞稿指出,台灣參加「義大利科學展覽會」傳回捷報,邱泓翔的研究作品「運用GAN實現字體風格轉換」拿下耶魯科學與工程特別獎及大會金牌獎兩項大獎。

根據科教館提供的資訊,邱泓翔的研究主題是運用深度學習的方式,簡化創造中文字體的過程。深度學習就是一個函數集,在電腦設定一堆數值,透過建構網路和設定目標,輸出一堆數值,從中找出一個最好的結果。邱泓翔是以Conditional GAN為基礎,建立並實作字體風格轉換的深度學習模型。

以往設計師創造中文字體,約需手工做出超過2萬6000個字,往往需4、5年的時間才能完成。但邱泓翔運用「深度學習」模型訓練,大約輸入2000個字的圖片,剩下靠電腦去轉換,可大幅減少時間和勞力。

不過邱泓翔還有一些困難要克服,尤其是要創造出較個性化、藝術字體,模型成效就不是那麼好。

科教館主任秘書曾聰邦表示,邱泓翔的作品獲得肯定,展現台灣學生在資訊科技領域的實力。今年1月台灣科展結束後,科教館便遴選出一些學生,代表台灣參加一系列國際科學競賽,希望在活動中增廣見聞,並能與國際青少年科學家交流。(編輯:陳清芳)1080320
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magnettt (2019-03-22)
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2019-03-21, 14:45:58 #2 | TOP
https://kaonashi-tyc.github.io/2017/04/06/zi2zi.html
zi2zi的換GAN model吧
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