使用 nato sans 推論出 zenmaru style 的缺字

2025-02-272025-02-27

要使用 Nato Sans 字型進行推理，並生成 Zenmaru Style 中缺失的字元，你可以先進行 LoRA 模型的訓練，使其結合 Nato Sans 字型並具備生成 Zenmaru Style 的能力。然後，你可以在推理過程中，利用這個模型來生成缺字部分，這樣就能夠生成缺少的字元，並使用 Zenmaru Style 和 Nato Sans 兩種字型來做比對和生成。

下面是一個具體的步驟，展示如何使用 Nato Sans 字型推理並生成 Zenmaru Style 的缺字：

步驟 1：準備模型

假設你已經完成了 Zenmaru 和 Nato Sans 字型的訓練並且分別訓練了 LoRA 模型。接下來，準備一個包含 Zenmaru 欠缺字元的模板，然後使用 LoRA 模型進行推理。

步驟 2：設置推理模型

載入你訓練過的 LoRA 模型並準備進行推理。這裡你將使用 Nato Sans 來生成字元，並將其應用到 Zenmaru Style 中。

from diffusers import StableDiffusionPipeline
import torch
from PIL import Image
import matplotlib.pyplot as plt

# 加載訓練好的 LoRA 模型
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-2-1")
unet = pipe.unet
unet.load_state_dict(torch.load("C:/AI/output/nato_sans_lora/nato_sans_lora.pth"))
unet.to("cuda")

# 設定提示語 (prompt)
prompt = "Generate Zen Maru Gothic style text to complete the missing character."

# 設定訓練過的文本嵌入 (Nato Sans 字型作為補充)
text_input = tokenizer(["Zen Maru Gothic Style Missing Character"])  # 設定適合生成缺字的提示語

# 如果你有特定缺失的字型或字符，將其放入提示語中
# 這樣模型可以生成與 Zenmaru 相似的風格，但補充缺失部分。

# 設定時間步長參數 (num_inference_steps)
num_inference_steps = 50

# 使用模型進行推理
output = pipe(prompt, num_inference_steps=num_inference_steps)

# 顯示生成結果
generated_image = output[0]
generated_image.show()

步驟 3：設計缺字模板

設計一個包含缺字的圖像模板：假設你有一張圖片，包含了你要填補缺失字元的位置。你可以將這個圖片作為輸入圖像，並將缺字的部分保留空白或其他標記，這樣模型就能知道要生成的位置。
將缺字模板傳入模型：將模板圖像作為輸入，並讓模型根據 Nato Sans 的字型生成缺失的字元。

from PIL import Image
import torch
import numpy as np

# 讀取包含缺字的圖像模板 (假設缺字部分是黑色區域或空白區域)
input_image = Image.open("C:/AI/datasets/zenmaru_missing_characters_template.png")

# 根據需要進行預處理
input_image = input_image.convert("RGB").resize((512, 512))

# 將圖像轉為 tensor，並送入模型推理
input_tensor = preprocess(input_image).unsqueeze(0).to(device)  # 須確保這個 tensor 與訓練時的格式一致

# 使用模型進行推理
output = unet(input_tensor)  # 根據缺失的部分生成對應的字元

# 顯示生成結果
generated_image = output[0]  # 根據模型輸出的結果
generated_image.show()

步驟 4：生成 Zenmaru 風格的缺字

在這一步，模型會根據提供的模板和推理提示生成對應的缺字，並使用 Zenmaru 的風格來填補缺失部分。這是透過你訓練的 LoRA 模型來生成的。

步驟 5：檢查並應用推理結果

生成的結果應該會在輸出圖像中顯示缺失的字元，這些字元應該以 Zenmaru 風格和 Nato Sans 字型的形式呈現。你可以將推理結果進行後處理來調整或增強圖像品質。

推理的核心概念

Nato Sans 和 Zenmaru 風格：由於你訓練了 LoRA 模型，使其能夠將 Nato Sans 字型整合進 Zenmaru 風格中，因此生成的缺字會遵循相同的風格和結構。
補充缺失的字元：將缺字區域的模板圖像提供給模型，並讓模型生成對應的字元。

總結

這個流程讓你能夠使用 Nato Sans 來推理並補充 Zenmaru Style 中的缺字。最終生成的結果會顯示補充的字元，並保持原有的字型風格。

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