Machine learning 基于GAN的合成手写字数据生成

我正在尝试生成合成手写数据。我偶然发现GAN被用来生成单个字符的图像

生成器：将随机张量向上采样到图像

鉴别器：使用真实数据对真实/生成的数据进行分类

但我们无法控制需要哪种字符输出

我有一个包含单词图像（IAM）的手写数据集

如果对于单词级别，每个单词是否需要单独的GAN

我需要将输出图像注释为单词（用于单词识别）

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有没有输出文字合成手写图像的GAN网络，而不是在训练数据集中？

您使用的GAN网络有两部分：

• 生成器：它将随机噪声伪造成图像。利用鉴别器产生的损耗对其进行训练

• 鉴别器：它区分真实图像和预测图像。因此，计算损失

鉴别器匹配真实图像和预测图像。如果我向鉴别器显示字符“2”的图像，那么它会将预测与该图像进行比较。因此，将计算损耗，发电机将从该损耗中学习

因此，如果显示字符“3”的图像，则生成器将尝试生成字符“3”的图像，以便愚弄鉴别器

通过向生成器提供不同的图像，您可以将随机噪声伪造成任何所需的输出。