进行中 【练习赛】生成式对抗网络(GAN)实战——书法字体生成

举办方:TinyMind
开始 2019.03.25
组队结束 2019.12.31
结束 2019.12.31
奖励 技术书

参赛团队

168

参赛人数

181

生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。

目前GAN最常使用的场景就是图像生成,作为一种优秀的生成式模型,GAN引爆了许多图像生成的有趣应用。在图像生成模型的质量上,生成对抗网络技术可以说实现了飞跃,很多衍生模型已经在一定程度上解决了特定场景中的图像生成问题。此外,诸如文本到图像的生成、图像到图像的生成等应用研究也让工业界与学术界都非常“兴奋”,为人工智能行业带来了非常多的可能性。

为了带大家领略GAN的"优秀",TinyMind特此策划了本次书法字体生成实战练习赛。

新手动手前,来补一波GAN吧~

交流群

扫码加助手微信,回复“字体练习赛”,进入练习赛交流群。

description

比赛规则

赛题要求参赛者利用GAN来生成多种样式的汉字字体,对于生成的文字图片,我们将采用Frechet Inception Distance(FID)来作为评估标准,得分越低,代表生成的字体图片的质量和多样性就越好,相应的排名也就越靠前。

第一阶段评测时间:3月25日-4月24日 ; 第一阶段结束后进入自由练习阶段。

1、参赛者最终需提交由模型生成出来的任选10000张图片,大小为128x128,格式为png或者jpeg,置于一个文件夹里生成ZIP格式压缩包,用于线上的FID评估。(文件<100M,建议用jpeg格式)

(10000张,128x128, png/jpeg,.Zip,以上关键词一个都不能错)

2、本练习赛采用Frechet Inception Distance(FID)来作为评估标准,得分越低,代表生成的字体图片的质量和多样性就越好,相应的排名也就越靠前。

3、第一阶段成绩以4月24日23:59前提交的结果为准。排行榜更新后为本阶段名次。

4、本次比赛可以个人形式和团队形式参与,每团队不超过5人。每账户每天最多提交5次。

5、本次比赛以学习交流为目的,我们将不定期邀请参赛大佬来分享思路,请注意交流群信息。

6、新手入门福利——视频指导:https://www.bilibili.com/video/av48776189

视频里提到的开源库地址: https://github.com/airaria/GAN_hanzi

https://github.com/bioinf-jku/TTUR

评估方法

关于FID的描述:公式中的\(μ\)代表mean,\(Σ\)代表covariance.\(Tr\)代表sums up all the diagonal elements,\(x\)代表真实图片(原始数据集),\(g\)代表生成的图片 $$ FID(x,g) = ||\mu_x - \mu_g||^2_2 + Tr(\Sigma_x + \Sigma_g - 2(\Sigma_x\Sigma_g)^\frac{1}{2}) $$

FID参考资料:Martin Heusel, Hubert Ramsauer, Thomas Unterthiner, Bernhard Nessler, and Sepp Hochreiter. GANs trained by a two time-scale update rule converge to a local Nash equilibrium. In Advances in Neural Information Processing Systems, 2017

数据说明

训练集: https://pan.baidu.com/s/14CjjpdioBUcwJQkC5NQzrw 提取码: nrfs

本次竞赛共有4W张图片作为训练集,由训练集模型生成的新字体图片任选1W张通过以下方式提交第一阶段评分测试

description

*训练集数据由中国书法网提供并持有版权。参赛人员不能把数据用于除参加本次比赛的其他目的,不能把数据共享给第三方或者发布到公共领域供第三方下载,不能利用本数据形成最终的产品或者服务。

奖励

1、第一阶段排行榜前10名团队获得《生成对抗网络入门指南》一本。(每队一本,多人团队请内部协商)

description

本书结合基础理论与工程实践,深入浅出地讲解了生成对抗网络的各类模型以及技术发展。

感谢机械工业出版社华章科技友情赞助 description

颁奖

书法字体生成练习赛第一阶段结束啦!感谢各位GAN爱好者的热情参与!! 恭喜以下同学获得优异成绩!你们的作品将永久保存在作品展页面!~ 没来得及参与的同学请期待第二阶段~~~

第一名 小猪仔要上天 182.29

第二名 小彭同学 200.794

第三名 Neptune 207.034

4 菜是原罪 210.045

5 iProLogue 211.077

6 被菜丢了的猪 238.11

7 Poetrywanderer 243.331

8 集结号 272.471

9 长缨M 276.424

10 亏皮猪 278.288

2、比赛期间,鼓励大家分享经验心得,发布到TinyMind文章频道,经审核后,可获得一件纪念T恤。

description

作品展

description

搜索团队
{{panelTitle}}(3)
支持Markdown和数学公式,公式格式:\\(...\\)或\\[...\\]
Floyd 2019-04-10 16:27

亓怎么读

北京老苏 2019-04-10 16:50

qi 二声

北京老苏 2019-04-09 21:30

咱们要求的结果图不是多个汉字合成的一个图片吧?

小太阳 :@北京老苏 2019-04-10 16:21

png的也可以

北京老苏 :@阿花菌 2019-04-10 14:27

是文件名必须是.jpeg

阿花菌 2019-04-10 11:49

一万张。每张一个图

北京老苏 2019-04-09 14:38

我这个压缩包大于100M了啊!怎么减少图片的大小啊?

北京老苏 :@MaoXianxin 2019-04-09 20:12

改成JPEG格式了。

北京老苏 :@阿花菌 2019-04-09 20:10

多谢!

阿花菌 2019-04-09 15:56

用jpeg

MaoXianxin 2019-04-09 14:46

可以试试不同的压缩格式

关注微信公众号