使用 StyleGAN3 來進行字型風格轉換

要使用 GAN（生成對抗網路） 或 擴散模型（Diffusion Model） 來推測 Zen Maru Gothic 未完成的字型，我們可以透過 深度學習 訓練 AI，讓它學習 Zen Maru Gothic 的風格，並基於 Noto Sans 來生成對應字形。

解決方案概述

我們使用 StyleGAN3 或 Stable Diffusion 來進行字型風格轉換。

  • 輸入：
  1. Zen Maru Gothic（部分已完成的字型）
  2. Noto Sans（完整的字型）
  • 輸出：
  • 預測 Zen Maru Gothic 風格的缺失字型

步驟

1. 數據集準備

  • 準備 Zen Maru Gothic 和 Noto Sans 的字型檔（TTF / OTF）。
  • 將字型渲染成圖片格式（PNG / SVG），以供 AI 訓練。
  • 建立 配對數據（對應的字形來自不同字型）。

2. 訓練字型風格轉換模型

  • 使用 StyleGAN3 / Diffusion Model 進行風格學習。
  • 讓 AI 學習 Zen Maru Gothic 的風格，並基於 Noto Sans 進行風格轉換。

程式碼

這裡提供一個基本的 StyleGAN3 訓練範例，假設你已經有 Noto Sans & Zen Maru Gothic 的對應字型圖片。

(1) 安裝依賴

首先，確保你的環境有以下工具：

pip install torch torchvision numpy pillow tqdm
git clone https://github.com/NVlabs/stylegan3.git
cd stylegan3
pip install -r requirements.txt

(2) 數據處理

我們需要把字型轉換成 PNG 圖像，並製作成 AI 訓練數據集。

from PIL import Image, ImageFont, ImageDraw
import os

# 設定字型路徑
font_zen = "ZenMaruGothic.ttf"
font_noto = "NotoSansCJK-Regular.otf"

# 設定字元集
characters = "你好世界字体生成"  # 你可以換成需要的字
img_size = 256  # 圖像大小

# 輸出資料夾
output_dir_zen = "dataset/zenmaru"
output_dir_noto = "dataset/notosans"

os.makedirs(output_dir_zen, exist_ok=True)
os.makedirs(output_dir_noto, exist_ok=True)

def generate_font_images(font_path, output_dir):
    font = ImageFont.truetype(font_path, size=img_size - 20)
    for char in characters:
        img = Image.new("L", (img_size, img_size), 255)
        draw = ImageDraw.Draw(img)
        w, h = draw.textsize(char, font=font)
        draw.text(((img_size - w) / 2, (img_size - h) / 2), char, font=font, fill=0)
        img.save(f"{output_dir}/{char}.png")

# 生成 Zen Maru Gothic 字型圖像
generate_font_images(font_zen, output_dir_zen)

# 生成 Noto Sans 字型圖像
generate_font_images(font_noto, output_dir_noto)

這段程式會產生 Zen Maru Gothic 和 Noto Sans 的對應字形圖片。

(3) 訓練 StyleGAN3

現在，我們可以使用 StyleGAN3 來訓練字型風格轉換模型。

# 轉換數據集格式
python dataset_tool.py --source=dataset/ --dest=datasets/fonts.zip --resolution=256x256

# 訓練 StyleGAN3
python train.py --outdir=training-runs --cfg=stylegan3-r --data=datasets/fonts.zip --gpus=1

這會訓練一個風格轉換模型，讓 AI 學習 Zen Maru Gothic 的風格。

(4) 生成新字型

當模型訓練好後，我們可以用它來推測缺失字形：

python generate.py --network=training-runs/latest.pkl --outdir=results --seeds=1-100

這會生成新的字型圖片，接近 Zen Maru Gothic 的風格。

改進方向

  1. 使用 Stable Diffusion / ControlNet
  • 如果想要更高品質的結果，可以使用 Stable Diffusion + ControlNet，讓 AI 根據 Noto Sans 的形狀來生成更接近 Zen Maru Gothic 的字形。
  1. 調整 StyleGAN3 參數
  • 可以增加 訓練迭代次數，讓 AI 更精確地學習風格。
  1. 手動修正 AI 生成的字型
  • 使用 FontForge / Glyphs 來微調 AI 生成的字型，確保統一性。

結論

  • 這個方法可以讓 AI 學習 Zen Maru Gothic 的風格，並基於 Noto Sans 來推測缺失字型。
  • StyleGAN3 適合風格學習，而 Stable Diffusion 也能用於更精細的字型風格轉換。
  • 手動修正 + AI 生成，可以達到更好的字型品質。

錯誤訊息:

RuntimeError: Could not find MSVC/GCC/CLANG installation on this computer. Check _find_compiler_bindir() in "\git\stylegan3\torch_utils\custom_ops.py".

這個錯誤表示你的系統中缺少 C++ 編譯器，而 StyleGAN3 需要編譯一些自定義操作（custom ops），這通常需要安裝相應的 MSVC（Windows）或 GCC/CLANG（Linux/macOS）編譯器。

解決方法：

1️⃣ 安裝 C++ 編譯器：

Windows：

  1. 安裝 Visual Studio：
    • 下載 Visual Studio Community。
    • 安裝時，選擇 Desktop development with C++ 工作負載。
    • 確保選中 MSVC v142 – VS 2019 C++ x64/x86 build tools 和 Windows 10 SDK。
  2. 設定環境變數： 確保 MSVC 的可執行文件路徑在 PATH 環境變數中，這樣可以讓 Python 自動找到它。

Linux/macOS：

  • 安裝 GCC： sudo apt-get install build-essential # Ubuntu brew install gcc # macOS

2️⃣ 安裝 Visual C++ Build Tools (Windows)：

如果你只需要安裝 Visual C++ 編譯工具，無需完整安裝 Visual Studio，可以使用以下方法：

  1. 前往 Microsoft C++ Build Tools 下載。
  2. 安裝並選擇 Desktop development with C++。
  3. 重新啟動系統，讓編譯器生效。

3️⃣ 確認環境設置：

如果已經安裝了編譯器但仍然遇到問題，可以檢查以下幾個方面：

  • 確認 C++ 編譯器在 PATH 中可用： 在命令行輸入 cl（Windows）或 gcc（Linux/macOS）來檢查編譯器是否能正常工作。
  • 更新 PyTorch：有時候，PyTorch 和 C++ 編譯器的兼容性問題也會導致此錯誤。可以使用以下命令來更新 PyTorch：
    pip install --upgrade torch torchvision torchaudio

4️⃣ 重新編譯自定義操作：

安裝了編譯器後，重新運行 train.py 或安裝 torch_utils/custom_ops.py 的依賴，這樣應該能解決 編譯錯誤。

總結：

  • 安裝 Visual Studio 或 GCC 編譯器。
  • 確保編譯器在環境變數中可用。
  • 更新 PyTorch，確保兼容性。
  • 重新運行訓練命令。

重要

上面 step 3 裡的 pip install 是針對 cpu 版 pytorch 下的, 如果你有nvida 顯卡, 千萬不要直接執執行, 會切到 CPU 版本, 建議作法是服用官方網站上的 script:

https://pytorch.org

錯誤訊息

Torch not compiled with CUDA enabled

因為直接使用 CPU 版本進行 upgrade, 環境就壞掉了.

安裝完成後，可以用以下簡單的 PyTorch 測試來驗證 CUDA 是否可用：

import torch
print(torch.cuda.is_available())  # 如果返回 True，表示 CUDA 可用
print(torch.cuda.current_device())  # 顯示當前使用的 GPU
print(torch.cuda.get_device_name(0))  # 顯示 GPU 名稱

如果安裝到 CPU 版本，先使用下面指令反安裝:

pip3 uninstall torch torchvision torchaudio

錯誤訊息

RuntimeError(f'Could not find MSVC/GCC/CLANG installation on this computer. Check _find_compiler_bindir() in "{__file__}".')
RuntimeError: Could not find MSVC/GCC/CLANG installation on this computer. Check _find_compiler_bindir() in "\git\stylegan3\torch_utils\custom_ops.py".

這個錯誤訊息表明你的系統找不到 C++ 編譯器（MSVC/GCC/CLANG），而這是 StyleGAN3 等框架所需的依賴。你需要確認並安裝適合的編譯器，並且確保它已經正確設置。

如何測試是否已安裝 MSVC、GCC 或 CLANG 編譯器

以下是針對不同作業系統檢查和測試編譯器安裝的步驟：

🔹 Windows – 檢查 MSVC 編譯器

1. 檢查 MSVC 是否已安裝

在命令提示字元中輸入以下指令：

cl

如果你看到類似以下的訊息，表示 MSVC 編譯器 已經安裝並正常運作：

Microsoft (R) C/C++ Optimizing Compiler Version 19.00.24215.1 for x86

如果顯示 cl 不是內部或外部命令，則表示 MSVC 未安裝或未正確設置。

2. 安裝 MSVC 編譯器

如果尚未安裝，可以通過安裝 Visual Studio 的方式安裝 MSVC 編譯器：

  1. 下載並安裝 Visual Studio Community。
  2. 在安裝過程中，選擇 Desktop development with C++。
  3. 安裝完成後，重啟電腦，並再次在命令提示字元中測試 cl 命令。

🔹 Linux – 檢查 GCC 編譯器

1. 檢查 GCC 是否已安裝

在終端中輸入以下命令：

gcc --version

如果顯示類似以下內容，表示 GCC 編譯器 已安裝：

gcc (Ubuntu 9.3.0-17ubuntu1~20.04) 9.3.0

2. 安裝 GCC 編譯器

如果未安裝 GCC，可以使用以下命令來安裝：

sudo apt-get update
sudo apt-get install build-essential

🔹 macOS – 檢查 CLANG 編譯器

1. 檢查 CLANG 是否已安裝

在終端中輸入以下命令：

clang --version

如果顯示類似以下內容，表示 CLANG 編譯器 已安裝：

Apple clang version 12.0.0 (clang-1200.0.32.29)

2. 安裝 CLANG 編譯器

如果未安裝 CLANG，可以使用以下命令來安裝 Xcode Command Line Tools，它包含 CLANG：

xcode-select --install

🔹 確認編譯器環境變數設置

確保編譯器的執行檔目錄已經正確加入環境變數，這樣 Python 或其他工具就能找到編譯器。

Windows：

  1. 在「開始」菜單中搜索 環境變數，選擇 編輯系統環境變數。
  2. 在「系統屬性」窗口中，點擊 環境變數 按鈕。
  3. 在「系統變數」區域，找到 Path，選擇 編輯，並確保 MSVC 的安裝路徑（例如 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BuildTools\VC\Tools\MSVC\<version>\bin）已加入。

Linux / macOS：

  1. 打開終端並編輯 .bashrc 或 .zshrc（取決於使用的 shell）： nano ~/.bashrc # 或者 ~/.zshrc
  2. 確保編譯器的路徑（如 /usr/local/bin）已加入 PATH： export PATH=/usr/local/bin:$PATH
  3. 使更改生效： source ~/.bashrc # 或者 source ~/.zshrc

🔹 完整流程總結：

  1. Windows：在命令提示字元中輸入 cl，如果提示找不到，則需要安裝 Visual Studio 並選擇 C++ 開發工具。
  2. Linux：在終端中輸入 gcc --version，如果提示找不到，則使用 sudo apt-get install build-essential 安裝 GCC。
  3. macOS：在終端中輸入 clang --version，如果找不到，則安裝 Xcode Command Line Tools。

StyleGAN3 的主要強項在於圖像生成，特別是風格遷移和生成高解析度的圖像。雖然它可以應用於字型風格轉換，但直接用它來「補缺失的字」並非其設計初衷。以下我將詳細說明：

StyleGAN3 在字型風格轉換的應用：

  • 風格遷移：
    • StyleGAN3 擅長學習圖像的風格特徵，因此可以用於將一種字型的風格遷移到另一種字型上。例如，將楷體的風格應用到黑體上，生成具有楷體風格的黑體字型。
    • 這對於創建具有獨特風格的字型非常有用。
  • 字型生成：
    • 通過訓練 StyleGAN3，可以生成具有特定風格的新字型。
    • 這可以用於創建全新的字型，或者擴展現有的字型。

StyleGAN3 在「補缺失的字」的限制：

  • 字元結構複雜性：
    • 中文字元結構複雜，筆畫繁多，StyleGAN3 在處理這類複雜結構時，可能難以保證生成的字元符合正確的字型結構。
    • 尤其在補全缺失的字時，可能出現筆畫錯誤、結構混亂等問題。
  • 字型一致性：
    • 要確保補全的字與現有字型風格完全一致，需要大量的訓練資料和精細的調整。
    • 即使使用 StyleGAN3，也可能出現補全的字與現有字型不協調的情況。
  • 需要額外的處理：
    • 為了更準確的補全缺少的字型，通常需要額外的技術配合，例如：
      • 字元結構分析：分析字元的筆畫和結構，以確保生成的字元符合正確的字型結構。
      • 後處理：對生成的字元進行後處理，以修正錯誤和提高質量。

總結：

  • StyleGAN3 可以用於字型風格轉換，但直接用於「補缺失的字」存在一定的挑戰。
  • 要實現高質量的字型補全，需要結合其他技術和進行精細的調整。
  • 現今有許多基於GAN模型發展出的字體生成技術，在少量樣本的情況下，也能有效的生成特定風格的字體。

如果您需要補全缺失的字型，建議您考慮使用專門的字型設計軟體或服務，或者尋找具有相關經驗的設計師。