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Official PaddlePaddle Implementation of Few-Shot Font Generation by Learning Fine-Grained Local Styles (FsFont)

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在推理阶段需要用到reference set中所有(100个)字符的style images?

请教一下,为什么我在使用训练10万次的模型进行预测时生成的图像会跟训练集中某个图像集是一模一样的呢?这个是什么原因造成的呢?感谢

![image](https://github.com/tlc121/FsFont/assets/34839719/8b9a3fd5-a084-49ca-9cd7-5e7162895f36)

作者您好,感谢您出色的工作,对比实验的FUNIT、AGIS-NET代码是否可以分享一下,我用自己的字体数据集训练了FUNIT,但是效果远没有达到预期,不知道是哪出了问题,是否可以分享一下对比实验的代码,我的数据集是80*80的 ![image](https://github.com/tlc121/FsFont/assets/48040139/8d4fca82-a513-47cd-a10d-7c66707d4bdd)

1.Unseen Fonts是代表训练时没有见过的字体种类吗?如果是的话,训练时没有见过的字体种类,评估时如何生成这种字体种类的字符呀 2.https://raw.githubusercontent.com/cjkvi/cjkvi-ids/master/ids.txt这个分解表是借鉴他人的吗?和lf-font的分解表有何区别呀?不同的分解表影响实验的效果吗? 3.https://chanind.github.io/hanzi-writer-data/ 是用来制作 Kaiti Line Font字体的吗, 使用Kaiti Line Font作为内容字体为啥是一个公平的比较吗? 4.本文是无监督的吗?few-shot都是无监督的吗?

![image](https://user-images.githubusercontent.com/48040139/188254264-102e14b6-92d4-4c8a-a4c9-f312d2417d63.png) 您好,我训练代码时停在这不动了,是我哪有问题吗?