Glyph GAN是一種專門用來補全字型缺字的生成對抗網路（GAN）。
📌 Glyph GAN 是什麼？
Glyph GAN 是一種基於 生成對抗網路（GAN） 的字型補全技術，能夠學習一組字型的風格，然後根據另一個字型的結構來補全缺字。它的工作流程通常包括：
- 輸入已知字型（Noto Sans） → 學習其輪廓特徵。
- 學習 Zen Maru Gothic 風格 → 讓模型學會這種圓潤的筆畫。
- 生成缺字（如罕見漢字） → 補全 Zen Maru Gothic 風格的缺字。
🛠 Glyph GAN 的訓練步驟
這裡我們將 Noto Sans → Zen Maru Gothic 作為字型風格轉換的主要目標。
1️⃣ 準備數據集
我們需要一組 對應的字型數據：
- 輸入字型 (Source)：Noto Sans（作為結構參考）。
- 目標字型 (Target)：Zen Maru Gothic（作為風格學習）。
- 訓練數據：兩種字型的對應字母/漢字，存成圖片格式。
你可以使用 Python fontTools 來提取字型並轉換為圖像：
from fontTools.ttLib import TTFont
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
# 讀取 Noto Sans 和 Zen Maru Gothic 字型
noto_font = ImageFont.truetype("NotoSansJP-Regular.otf", 128)
zenmaru_font = ImageFont.truetype("ZenMaruGothic-Regular.ttf", 128)
# 產生字型圖片
def generate_glyph_image(char, font, img_size=(128, 128)):
img = Image.new("L", img_size, color=255) # 白底黑字
draw = ImageDraw.Draw(img)
draw.text((10, 10), char, font=font, fill=0)
return img
# 測試：生成 "漢" 字的字型圖片
char = "漢"
noto_img = generate_glyph_image(char, noto_font)
zenmaru_img = generate_glyph_image(char, zenmaru_font)
# 保存圖片
noto_img.save("noto_sans_漢.png")
zenmaru_img.save("zen_maru_漢.png")
這樣，你就有了一組對應的字型圖像，可以用來訓練 Glyph GAN。
2️⃣ 訓練 Glyph GAN
Glyph GAN 需要 兩組對應的字型圖片 作為輸入：
- X（結構參考）：來自 Noto Sans 的字型。
- Y（目標風格）：來自 Zen Maru Gothic 的字型。
這裡我們使用 pix2pix GAN（條件 GAN） 來訓練：
import torch
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
from PIL import Image
import os
# 影像轉換
transform = transforms.Compose([
transforms.Grayscale(num_output_channels=1), # 轉灰階
transforms.Resize((128, 128)),
transforms.ToTensor(),
])
# 自定義 Dataset
class FontDataset(Dataset):
def __init__(self, noto_dir, zenmaru_dir, transform=None):
self.noto_files = sorted(os.listdir(noto_dir))
self.zenmaru_files = sorted(os.listdir(zenmaru_dir))
self.noto_dir = noto_dir
self.zenmaru_dir = zenmaru_dir
self.transform = transform
def __len__(self):
return len(self.noto_files)
def __getitem__(self, idx):
noto_img = Image.open(os.path.join(self.noto_dir, self.noto_files[idx])).convert("L")
zenmaru_img = Image.open(os.path.join(self.zenmaru_dir, self.zenmaru_files[idx])).convert("L")
if self.transform:
noto_img = self.transform(noto_img)
zenmaru_img = self.transform(zenmaru_img)
return noto_img, zenmaru_img
# 設定數據路徑
noto_dir = "/root/AI/datasets/noto_sans"
zenmaru_dir = "/root/AI/datasets/zenmaru"
# 建立數據集
dataset = FontDataset(noto_dir, zenmaru_dir, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=16, shuffle=True)
然後，使用 pix2pix GAN 來訓練：
from pix2pix_model import Pix2Pix # 需要下載 pix2pix 的 PyTorch 實作
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
# 初始化 pix2pix 模型
model = Pix2Pix(input_channels=1, output_channels=1).to(device)
# 訓練
num_epochs = 100
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.0002, betas=(0.5, 0.999))
for epoch in range(num_epochs):
for noto, zenmaru in dataloader:
noto, zenmaru = noto.to(device), zenmaru.to(device)
loss = model.train_step(noto, zenmaru, optimizer)
print(f"Epoch {epoch + 1}/{num_epochs}, Loss: {loss:.4f}")
這樣，模型就會學習如何將 Noto Sans 結構 → Zen Maru Gothic 風格，並能夠自動補全缺失的字！
3️⃣ 生成缺字
當訓練完成後，你可以使用 Glyph GAN 來生成新的 Zen Maru Gothic 缺字：
# 讀取 Noto Sans 缺字
noto_missing = Image.open("noto_sans_missing.png").convert("L")
noto_missing = transform(noto_missing).unsqueeze(0).to(device)
# 生成 Zen Maru Gothic 風格的缺字
model.eval()
with torch.no_grad():
generated_zenmaru = model(noto_missing).squeeze(0).cpu()
# 轉換為圖片並保存
generated_img = transforms.ToPILImage()(generated_zenmaru)
generated_img.save("zen_maru_generated_missing.png")
這樣，你就能得到 Noto Sans 缺字補全後的 Zen Maru Gothic 版本！
🚀 與 Stable Diffusion Inpainting 的比較
| 方法 | 優點 | 缺點 |
|---|---|---|
| Stable Diffusion Inpainting | 可以用 prompt 調整風格，適合一般圖像補全 | 可能產生不穩定的筆畫，字型變形 |
| Glyph GAN | 精確保留 Noto Sans 結構，生成更穩定的 Zen Maru Gothic 風格 | 需要訓練模型，資料準備較繁瑣 |
如果你的目標是 大量補全缺字，Glyph GAN 更適合，因為它的結果更一致，而且能精確模仿字型風格！
📌 結論
✅ Glyph GAN 可以透過 學習 Noto Sans → Zen Maru Gothic，來生成缺字的 Zen Maru Gothic 字型。
✅ 比 Stable Diffusion 更精確，不會隨機變形筆畫。
✅ 可以大規模補全 缺失的漢字或特殊符號。
如果你的目標是 自動補全 Zen Maru Gothic 缺字，並保持字型一致性，Glyph GAN 會是更理想的選擇！🚀
