[ { "path": ".gitignore", "content": "*.pkl\n.ipynb_checkpoints\n*.ipynb\n*.png\nbackups/\nruns/\n__pycache__/\n*.swp\ncheckpoints/\nlogs/\nruns-back/\n*.log\n*.sh\ntags*\ntest*\n\ncheckpoints\ndata\nproduction\nruns\nfonts\ntest_cv/\ntest_us/\n" }, { "path": "LICENSE", "content": "Copyright (c) 2020-present NAVER Corp.\n\n Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\n The above copyright notice and this permission notice shall be included in\nall copies or substantial portions of the Software.\n\n THE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN\nTHE SOFTWARE.\n" }, { "path": "NOTICE", "content": "DMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in\nall copies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN\nTHE SOFTWARE.\n\n--------------------------------------------------------------------------------------\n\nThis project contains subcomponents with separate copyright notices and license terms. \nYour use of the source code for these subcomponents is subject to the terms and conditions of the following licenses.\n\n=====\n\nNVlabs/FUNIT\nhttps://github.com/NVlabs/FUNIT\n\n\ncreative commons\nAttribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International\nCreative Commons Corporation (“Creative Commons”) is not a law firm and does not provide legal services or legal advice. Distribution of Creative Commons public licenses does not create a lawyer-client or other relationship. Creative Commons makes its licenses and related information available on an “as-is” basis. Creative Commons gives no warranties regarding its licenses, any material licensed under their terms and conditions, or any related information. Creative Commons disclaims all liability for damages resulting from their use to the fullest extent possible.\n\nUsing Creative Commons Public Licenses\nCreative Commons public licenses provide a standard set of terms and conditions that creators and other rights holders may use to share original works of authorship and other material subject to copyright and certain other rights specified in the public license below. The following considerations are for informational purposes only, are not exhaustive, and do not form part of our licenses.\n\nConsiderations for licensors: Our public licenses are intended for use by those authorized to give the public permission to use material in ways otherwise restricted by copyright and certain other rights. Our licenses are irrevocable. Licensors should read and understand the terms and conditions of the license they choose before applying it. Licensors should also secure all rights necessary before applying our licenses so that the public can reuse the material as expected. Licensors should clearly mark any material not subject to the license. This includes other CC-licensed material, or material used under an exception or limitation to copyright. More considerations for licensors.\n\nConsiderations for the public: By using one of our public licenses, a licensor grants the public permission to use the licensed material under specified terms and conditions. If the licensor’s permission is not necessary for any reason–for example, because of any applicable exception or limitation to copyright–then that use is not regulated by the license. Our licenses grant only permissions under copyright and certain other rights that a licensor has authority to grant. Use of the licensed material may still be restricted for other reasons, including because others have copyright or other rights in the material. A licensor may make special requests, such as asking that all changes be marked or described. Although not required by our licenses, you are encouraged to respect those requests where reasonable. More considerations for the public.\n\nCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License\nBy exercising the Licensed Rights (defined below), You accept and agree to be bound by the terms and conditions of this Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License (\"Public License\"). To the extent this Public License may be interpreted as a contract, You are granted the Licensed Rights in consideration of Your acceptance of these terms and conditions, and the Licensor grants You such rights in consideration of benefits the Licensor receives from making the Licensed Material available under these terms and conditions.\n\nSection 1 – Definitions.\na. Adapted Material means material subject to Copyright and Similar Rights that is derived from or based upon the Licensed Material and in which the Licensed Material is translated, altered, arranged, transformed, or otherwise modified in a manner requiring permission under the Copyright and Similar Rights held by the Licensor. For purposes of this Public License, where the Licensed Material is a musical work, performance, or sound recording, Adapted Material is always produced where the Licensed Material is synched in timed relation with a moving image.\n\nb. Adapter's License means the license You apply to Your Copyright and Similar Rights in Your contributions to Adapted Material in accordance with the terms and conditions of this Public License.\n\nc. BY-NC-SA Compatible License means a license listed at creativecommons.org/compatiblelicenses, approved by Creative Commons as essentially the equivalent of this Public License.\n\nd. Copyright and Similar Rights means copyright and/or similar rights closely related to copyright including, without limitation, performance, broadcast, sound recording, and Sui Generis Database Rights, without regard to how the rights are labeled or categorized. For purposes of this Public License, the rights specified in Section 2(b)(1)-(2) are not Copyright and Similar Rights.\n\ne. Effective Technological Measures means those measures that, in the absence of proper authority, may not be circumvented under laws fulfilling obligations under Article 11 of the WIPO Copyright Treaty adopted on December 20, 1996, and/or similar international agreements.\n\nf. Exceptions and Limitations means fair use, fair dealing, and/or any other exception or limitation to Copyright and Similar Rights that applies to Your use of the Licensed Material.\n\ng. License Elements means the license attributes listed in the name of a Creative Commons Public License. The License Elements of this Public License are Attribution, NonCommercial, and ShareAlike.\n\nh. Licensed Material means the artistic or literary work, database, or other material to which the Licensor applied this Public License.\n\ni. Licensed Rights means the rights granted to You subject to the terms and conditions of this Public License, which are limited to all Copyright and Similar Rights that apply to Your use of the Licensed Material and that the Licensor has authority to license.\n\nh. Licensor means the individual(s) or entity(ies) granting rights under this Public License.\n\ni. NonCommercial means not primarily intended for or directed towards commercial advantage or monetary compensation. For purposes of this Public License, the exchange of the Licensed Material for other material subject to Copyright and Similar Rights by digital file-sharing or similar means is NonCommercial provided there is no payment of monetary compensation in connection with the exchange.\n\nj. Share means to provide material to the public by any means or process that requires permission under the Licensed Rights, such as reproduction, public display, public performance, distribution, dissemination, communication, or importation, and to make material available to the public including in ways that members of the public may access the material from a place and at a time individually chosen by them.\n\nk. Sui Generis Database Rights means rights other than copyright resulting from Directive 96/9/EC of the European Parliament and of the Council of 11 March 1996 on the legal protection of databases, as amended and/or succeeded, as well as other essentially equivalent rights anywhere in the world.\n\nl. You means the individual or entity exercising the Licensed Rights under this Public License. Your has a corresponding meaning.\n\nSection 2 – Scope.\na. License grant.\n\nSubject to the terms and conditions of this Public License, the Licensor hereby grants You a worldwide, royalty-free, non-sublicensable, non-exclusive, irrevocable license to exercise the Licensed Rights in the Licensed Material to:\nA. reproduce and Share the Licensed Material, in whole or in part, for NonCommercial purposes only; and\n\nB. produce, reproduce, and Share Adapted Material for NonCommercial purposes only.\n\nExceptions and Limitations. For the avoidance of doubt, where Exceptions and Limitations apply to Your use, this Public License does not apply, and You do not need to comply with its terms and conditions.\n\nTerm. The term of this Public License is specified in Section 6(a).\n\nMedia and formats; technical modifications allowed. The Licensor authorizes You to exercise the Licensed Rights in all media and formats whether now known or hereafter created, and to make technical modifications necessary to do so. The Licensor waives and/or agrees not to assert any right or authority to forbid You from making technical modifications necessary to exercise the Licensed Rights, including technical modifications necessary to circumvent Effective Technological Measures. For purposes of this Public License, simply making modifications authorized by this Section 2(a)(4) never produces Adapted Material.\n\nDownstream recipients.\n\nA. Offer from the Licensor – Licensed Material. Every recipient of the Licensed Material automatically receives an offer from the Licensor to exercise the Licensed Rights under the terms and conditions of this Public License.\n\nB. Additional offer from the Licensor – Adapted Material. Every recipient of Adapted Material from You automatically receives an offer from the Licensor to exercise the Licensed Rights in the Adapted Material under the conditions of the Adapter’s License You apply.\n\nC. No downstream restrictions. You may not offer or impose any additional or different terms or conditions on, or apply any Effective Technological Measures to, the Licensed Material if doing so restricts exercise of the Licensed Rights by any recipient of the Licensed Material.\n\nNo endorsement. Nothing in this Public License constitutes or may be construed as permission to assert or imply that You are, or that Your use of the Licensed Material is, connected with, or sponsored, endorsed, or granted official status by, the Licensor or others designated to receive attribution as provided in Section 3(a)(1)(A)(i).\nb. Other rights.\n\nMoral rights, such as the right of integrity, are not licensed under this Public License, nor are publicity, privacy, and/or other similar personality rights; however, to the extent possible, the Licensor waives and/or agrees not to assert any such rights held by the Licensor to the limited extent necessary to allow You to exercise the Licensed Rights, but not otherwise.\n\nPatent and trademark rights are not licensed under this Public License.\n\nTo the extent possible, the Licensor waives any right to collect royalties from You for the exercise of the Licensed Rights, whether directly or through a collecting society under any voluntary or waivable statutory or compulsory licensing scheme. In all other cases the Licensor expressly reserves any right to collect such royalties, including when the Licensed Material is used other than for NonCommercial purposes.\n\nSection 3 – License Conditions.\nYour exercise of the Licensed Rights is expressly made subject to the following conditions.\n\na. Attribution.\n\nIf You Share the Licensed Material (including in modified form), You must:\nA. retain the following if it is supplied by the Licensor with the Licensed Material:\n\ni. identification of the creator(s) of the Licensed Material and any others designated to receive attribution, in any reasonable manner requested by the Licensor (including by pseudonym if designated);\n\nii. a copyright notice;\n\niii. a notice that refers to this Public License;\n\niv. a notice that refers to the disclaimer of warranties;\n\nv. a URI or hyperlink to the Licensed Material to the extent reasonably practicable;\n\nB. indicate if You modified the Licensed Material and retain an indication of any previous modifications; and\n\nC. indicate the Licensed Material is licensed under this Public License, and include the text of, or the URI or hyperlink to, this Public License.\n\nYou may satisfy the conditions in Section 3(a)(1) in any reasonable manner based on the medium, means, and context in which You Share the Licensed Material. For example, it may be reasonable to satisfy the conditions by providing a URI or hyperlink to a resource that includes the required information.\n\nIf requested by the Licensor, You must remove any of the information required by Section 3(a)(1)(A) to the extent reasonably practicable.\n\nb. ShareAlike.\n\nIn addition to the conditions in Section 3(a), if You Share Adapted Material You produce, the following conditions also apply.\n\nThe Adapter’s License You apply must be a Creative Commons license with the same License Elements, this version or later, or a BY-NC-SA Compatible License.\n\nYou must include the text of, or the URI or hyperlink to, the Adapter's License You apply. You may satisfy this condition in any reasonable manner based on the medium, means, and context in which You Share Adapted Material.\n\nYou may not offer or impose any additional or different terms or conditions on, or apply any Effective Technological Measures to, Adapted Material that restrict exercise of the rights granted under the Adapter's License You apply.\n\nSection 4 – Sui Generis Database Rights.\nWhere the Licensed Rights include Sui Generis Database Rights that apply to Your use of the Licensed Material:\n\na. for the avoidance of doubt, Section 2(a)(1) grants You the right to extract, reuse, reproduce, and Share all or a substantial portion of the contents of the database for NonCommercial purposes only;\n\nb. if You include all or a substantial portion of the database contents in a database in which You have Sui Generis Database Rights, then the database in which You have Sui Generis Database Rights (but not its individual contents) is Adapted Material, including for purposes of Section 3(b); and\n\nc. You must comply with the conditions in Section 3(a) if You Share all or a substantial portion of the contents of the database.\n\nFor the avoidance of doubt, this Section 4 supplements and does not replace Your obligations under this Public License where the Licensed Rights include other Copyright and Similar Rights.\n\nSection 5 – Disclaimer of Warranties and Limitation of Liability.\na. Unless otherwise separately undertaken by the Licensor, to the extent possible, the Licensor offers the Licensed Material as-is and as-available, and makes no representations or warranties of any kind concerning the Licensed Material, whether express, implied, statutory, or other. This includes, without limitation, warranties of title, merchantability, fitness for a particular purpose, non-infringement, absence of latent or other defects, accuracy, or the presence or absence of errors, whether or not known or discoverable. Where disclaimers of warranties are not allowed in full or in part, this disclaimer may not apply to You.\n\nb. To the extent possible, in no event will the Licensor be liable to You on any legal theory (including, without limitation, negligence) or otherwise for any direct, special, indirect, incidental, consequential, punitive, exemplary, or other losses, costs, expenses, or damages arising out of this Public License or use of the Licensed Material, even if the Licensor has been advised of the possibility of such losses, costs, expenses, or damages. Where a limitation of liability is not allowed in full or in part, this limitation may not apply to You.\n\nc. The disclaimer of warranties and limitation of liability provided above shall be interpreted in a manner that, to the extent possible, most closely approximates an absolute disclaimer and waiver of all liability.\n\nSection 6 – Term and Termination.\na. This Public License applies for the term of the Copyright and Similar Rights licensed here. However, if You fail to comply with this Public License, then Your rights under this Public License terminate automatically.\n\nb. Where Your right to use the Licensed Material has terminated under Section 6(a), it reinstates:\n\nautomatically as of the date the violation is cured, provided it is cured within 30 days of Your discovery of the violation; or\n\nautomatically as of the date the violation is cured, provided it is cured within 30 days of Your discovery of the violation; or\n\nFor the avoidance of doubt, this Section 6(b) does not affect any right the Licensor may have to seek remedies for Your violations of this Public License.\n\nc. For the avoidance of doubt, the Licensor may also offer the Licensed Material under separate terms or conditions or stop distributing the Licensed Material at any time; however, doing so will not terminate this Public License.\n\nd. Sections 1, 5, 6, 7, and 8 survive termination of this Public License.\n\nSection 7 – Other Terms and Conditions.\na. The Licensor shall not be bound by any additional or different terms or conditions communicated by You unless expressly agreed.\n\nb. Any arrangements, understandings, or agreements regarding the Licensed Material not stated herein are separate from and independent of the terms and conditions of this Public License.\n\nSection 8 – Interpretation.\na. For the avoidance of doubt, this Public License does not, and shall not be interpreted to, reduce, limit, restrict, or impose conditions on any use of the Licensed Material that could lawfully be made without permission under this Public License.\n\nb. To the extent possible, if any provision of this Public License is deemed unenforceable, it shall be automatically reformed to the minimum extent necessary to make it enforceable. If the provision cannot be reformed, it shall be severed from this Public License without affecting the enforceability of the remaining terms and conditions.\n\nc. No term or condition of this Public License will be waived and no failure to comply consented to unless expressly agreed to by the Licensor.\n\nd. Nothing in this Public License constitutes or may be interpreted as a limitation upon, or waiver of, any privileges and immunities that apply to the Licensor or You, including from the legal processes of any jurisdiction or authority.\n\nCreative Commons is not a party to its public licenses. Notwithstanding, Creative Commons may elect to apply one of its public licenses to material it publishes and in those instances will be considered the “Licensor.” Except for the limited purpose of indicating that material is shared under a Creative Commons public license or as otherwise permitted by the Creative Commons policies published at [creativecommons.org/policies](http://creativecommons.org/policies), Creative Commons does not authorize the use of the trademark “Creative Commons” or any other trademark or logo of Creative Commons without its prior written consent including, without limitation, in connection with any unauthorized modifications to any of its public licenses or any other arrangements, understandings, or agreements concerning use of licensed material. For the avoidance of doubt, this paragraph does not form part of the public licenses. \n\nCreative Commons may be contacted at [creativecommons.org](http://creativecommons.org/).\n\n=====\n\njorge-pessoa/pytorch-msssim\nhttps://github.com/jorge-pessoa/pytorch-msssim\n\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in all\ncopies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE\nSOFTWARE.\n\n=====\n" }, { "path": "README.md", "content": "## Few-shot Compositional Font Generation with Dual Memory (ECCV'20)\n\n**NOTICE: We release the unified few-shot font generation repository ([clovaai/fewshot-font-generation](https://github.com/clovaai/fewshot-font-generation)). If you are interested in using our implementation, please visit the unified repository.**\n\n

\n\nOfficial PyTorch implementation of DM-Font | [Paper](https://arxiv.org/abs/2005.10510) | [Video on ECCV 2020](https://youtu.be/VMrMJf21XEA)\n\nJunbum Cha, Sanghyuk Chun, Gayoung Lee, Bado Lee, Seonghyeon Kim, Hwalsuk Lee. \nClova AI Research, NAVER Corp. \nIn ECCV 2020.\n\n### Abstract\n\nGenerating a new font library is a very labor-intensive and time-consuming job for glyph-rich scripts. Despite the remarkable success of existing font generation methods, they have significant drawbacks; they require a large number of reference images to generate a new font set, or they fail to capture detailed styles with a few samples. In this paper, we focus on compositional scripts, a widely used letter system in the world, where each glyph can be decomposed by several components. By utilizing the compositionality of compositional scripts, we propose a novel font generation framework, named Dual Memory-augmented Font Generation Network (DM-Font), which enables us to generate a high-quality font library with only a few samples. We employ memory components and global-context awareness in the generator to take advantage of the compositionality. In the experiments on Korean-handwriting fonts and Thai-printing fonts, we observe that our method generates a significantly better quality of samples with faithful stylization compared to the state-of-the-art generation methods in quantitatively and qualitatively.\n\n## Other related repositories\n\nYou can find more related projects on the few-shot font generation at the following links:\n\n- [clovaai/dmfont](https://github.com/clovaai/dmfont) (ECCV'20) | [paper](https://arxiv.org/abs/2005.10510)\n- [clovaai/lffont](https://github.com/clovaai/lffont) (AAAI'21) | [paper](https://arxiv.org/abs/2009.11042)\n- [clovaai/mxfont](https://github.com/clovaai/mxfont) (ICCV'21) | [paper](https://arxiv.org/abs/2104.00887)\n- [clovaai/fewshot-font-generation](https://github.com/clovaai/fewshot-font-generation) The unified few-shot font generation repository\n\n## Installation\n\nInstall dependencies:\n\n```\npip install -r requirements.txt\n```\n\nNote that using different version of required packages can effects the results, especially PyTorch. The implementations are tested on Python 3.6.\n\n## Dataset preparation\n\n### Data sources\n\nKorean-handwriting and Thai-printing datasets were built from [UhBee fonts](http://uhbeefont.com/) and [Thai font collection](https://github.com/jeffmcneill/thai-font-collection), respectively.\nTo ensure the style diversity of the dataset, one font was selected for each font family in our experiments.\n\n### Dumping dataset\n\nThe `scripts/prepare_dataset.py` script renders glyphs from the collected ttf fonts and dumps them into hdf5 files.\nFor the Thai-printing dataset, we rectify the rendering errors using [raqm](https://github.com/HOST-Oman/libraqm).\nIt should be installed before making dataset.\n\n- Korean-handwriting\n\n```\npython -m scripts.prepare_dataset kor $FONTSDIR meta/kor_split.json $DUMPDIR\n```\n\n- Thai-printing\n\n```\npython -m scripts.prepare_dataset thai $FONTSDIR meta/thai_split.json $DUMPDIR\n```\n\n## How to run\n\n### Pretrained models\n\nFor convenience, the minimal size checkpoints are provided by excluding training variables, e.g., momentums in optimizer, discriminator, and non-EMA generator.\n\n- [Checkpoint trained on the Korean-handwriting dataset](https://github.com/clovaai/dmfont/releases/download/v1.0.0/korean-handwriting.pth)\n- [Checkpoint trained on the Thai-printing dataset](https://github.com/clovaai/dmfont/releases/download/v1.0.0/thai-printing.pth)\n\n\n### Training\n\n- Korean-handwriting\n\n```\npython train.py $NAME cfgs/kor.yaml\n```\n\n- Thai-printing\n\n```\npython train.py $NAME cfgs/kor.yaml cfgs/thai.yaml\n```\n\n### Generation & Pixel-level evaluation\n\n- Korean-handwriting\n\n```\npython evaluator.py $NAME $CHECKPOINT_PATH $OUT_DIR cfgs/kor.yaml --mode cv-save\n```\n\n- Thai-printing\n\n```\npython evaluator.py $NAME $CHECKPOINT_PATH $OUT_DIR cfgs/kor.yaml cfgs/thai.yaml --mode cv-save\n```\n\n- Korean-unrefined\n\n```\npython evaluator.py $NAME $CHECKPOINT_PATH $OUT_DIR cfgs/kor.yaml --mode user-study-save\n```\n\n\n## Citation\n\n```\n@inproceedings{cha2020dmfont,\n title={Few-shot Compositional Font Generation with Dual Memory},\n author={Cha, Junbum and Chun, Sanghyuk and Lee, Gayoung and Lee, Bado and Kim, Seonghyeon and Lee, Hwalsuk},\n year={2020},\n booktitle={European Conference on Computer Vision (ECCV)},\n}\n```\n\n## License\n\nThis project is distributed under [MIT license](LICENSE), except modules.py which is adopted from https://github.com/NVlabs/FUNIT.\n\n```\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\n\nPermission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy\nof this software and associated documentation files (the \"Software\"), to deal\nin the Software without restriction, including without limitation the rights\nto use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell\ncopies of the Software, and to permit persons to whom the Software is\nfurnished to do so, subject to the following conditions:\n\nThe above copyright notice and this permission notice shall be included in\nall copies or substantial portions of the Software.\n\nTHE SOFTWARE IS PROVIDED \"AS IS\", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR\nIMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,\nFITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE\nAUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER\nLIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,\nOUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN\nTHE SOFTWARE.\n```\n" }, { "path": "cfgs/kor.yaml", "content": "# train\ndata_dir: data/fonts-hdf5\ndata_meta: meta/kor_split.json\nlanguage: kor\nbatch_size: 12\nmax_iter: 200000\nseed: 2\ng_lr: 2e-4\nd_lr: 8e-4\nn_workers: 2\nadam_betas: [0.0, 0.9]\ninit: kaiming\n\n# dataset\n# n_sample is the range of #targets per style chunk (T style chars)\ndset_args:\n n_sample_min: 1\n n_sample_max: 4\n\n# model\nC: 32\ng_args:\n comp_enc:\n norm: none\n activ: relu\n pad_type: zero\n sa:\n C_qk_ratio: 0.5\n n_heads: 2\n area: False\n ffn_mult: 2\n dec:\n norm: IN\n activ: relu\n pad_type: zero\nd_args:\n w_norm: spectral\n use_rx: false\n activ: relu\n gap_activ: relu\n pad_type: zero\nac_args:\n norm: IN\n activ: relu\n pad_type: zero\n conv_dropout: 0.3\n clf_dropout: 0.2\n\n# losses\npixel_w: 0.1\ngan_w: 1.0\nfm_w: 1.0\nac_w: 0.1\n\n# etc\nsave: all-last\nprint_freq: 1000\nval_freq: 10000\nsave_freq: 50000\ntb_freq: 10\n" }, { "path": "cfgs/thai.yaml", "content": "data_dir: data/thai-hdf5-fix2\ndata_meta: meta/thai_split.json\nlanguage: thai\n\ng_lr: 5e-5\nd_lr: 1e-4\nmax_iter: 250000\nbatch_size: 10\n" }, { "path": "criterions.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport torch.nn.functional as F\n\n\ndef hinge_d_loss(real, fake):\n return F.relu(1. - real).mean() + F.relu(1. + fake).mean()\n\n\ndef hinge_g_loss(real, fake):\n return -fake.mean()\n" }, { "path": "datasets/__init__.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom . import kor_dataset\nfrom . import thai_dataset\nfrom .fcdata import HDF5Data\nfrom .data_utils import (\n cyclize, sample, uniform_sample,\n get_fonts_unionchars, get_union_chars, get_intersection_chars\n)\n\n\ndef get_ma_dataset(*args, language=None, **kwargs):\n if language == 'kor':\n return kor_dataset.get_ma_dataset(*args, **kwargs)\n elif language == 'thai':\n return thai_dataset.get_ma_dataset(*args, **kwargs)\n else:\n raise ValueError(language)\n\n\ndef get_ma_val_dataset(*args, language=None, **kwargs):\n if language == 'kor':\n return kor_dataset.get_ma_val_dataset(*args, **kwargs)\n elif language == 'thai':\n return thai_dataset.get_ma_val_dataset(*args, **kwargs)\n else:\n raise ValueError(language)\n" }, { "path": "datasets/data_utils.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport numpy as np\n\n\ndef cyclize(loader):\n \"\"\" Cyclize loader \"\"\"\n while True:\n for x in loader:\n yield x\n\n\ndef rev_dict(l):\n \"\"\" Reverse dict or list \"\"\"\n return {k: i for i, k in enumerate(l)}\n\n\ndef uniform_indices(end, n_sample, st=None):\n \"\"\" Sample from [0, end) with (almost) equidistant interval \"\"\"\n if end <= 0:\n return np.empty(0, dtype=np.int)\n\n # NOTE with endpoint=False, np.linspace does not sample the `end` value\n indices = np.linspace(0, end, num=n_sample, dtype=np.int, endpoint=False)\n if st is None and end:\n st = (end-1 - indices[-1]) // 2\n return indices + st\n\n\ndef sample(population, n_sample, exception=None):\n \"\"\" sampling without replacement N elements from set with exception\n\n Params:\n population: [1d] list or set or np.ndarray\n Return: np.ndarray\n \"\"\"\n if exception is not None:\n population = set(population) - set(exception)\n if not isinstance(population, np.ndarray):\n population = np.asarray(list(population))\n ids = np.random.choice(len(population), size=n_sample, replace=False)\n return population[ids]\n\n\ndef uniform_sample(population, n_sample, st=None):\n assert not isinstance(population, set), \"population should have order\"\n\n N = len(population)\n indices = uniform_indices(N, n_sample, st)\n\n if isinstance(population, np.ndarray):\n return population[indices]\n elif isinstance(population, list):\n return [population[idx] for idx in indices]\n elif isinstance(population, str):\n return ''.join([population[idx] for idx in indices])\n else:\n raise TypeError(type(population))\n\n\ndef get_fonts(avails):\n return list(avails.keys())\n\n\ndef get_union_chars(avails):\n return sorted(set.union(*map(set, avails.values())))\n\n\ndef get_fonts_unionchars(avails):\n return get_fonts(avails), get_union_chars(avails)\n\n\ndef get_intersection_chars(avails):\n return sorted(set.intersection(*map(set, avails.values())))\n" }, { "path": "datasets/fcdata.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport h5py as h5\nfrom torchvision import transforms\n\nfrom . import thai_decompose as thai\n\n\nclass FCData:\n \"\"\" FontChar data\n Data module provides image access by font_name and char in get method\n \"\"\"\n def get(self, font_name, char):\n raise NotImplementedError()\n\n\nclass HDF5Data(FCData):\n def __init__(self, hdf5_paths, transform=None, language='kor'):\n \"\"\"\n cmap = {\n font_name: {\n char: idx,\n ...\n },\n ...\n }\n \"\"\"\n self.paths = hdf5_paths\n self.transform = transform or transforms.ToTensor()\n self.language = language\n\n self.fn2path = {}\n self.cmap = {}\n self.n_items = 0\n\n # chars: union of all chars\n for path in hdf5_paths:\n with h5.File(path, 'r') as f:\n font_name = f['dataset'].attrs['font_name']\n self.fn2path[font_name] = path\n # [:] for batch read\n char2idx = self.make_char2idx(f['dataset']['chars'][:])\n self.cmap[font_name] = char2idx\n\n self.n_items += len(char2idx)\n\n # indexing\n self.fonts = list(self.cmap.keys())\n\n def make_char2idx(self, chars):\n \"\"\" Generate char2idx map\n Args:\n chars [N] or [N, 4]\n for kor: [N]\n for thai: [N, 4]\n \"\"\"\n if self.language == 'kor':\n # chars: 1d array [N]\n char2idx = {\n chr(ch): i\n for i, ch in enumerate(chars)\n }\n elif self.language == 'thai':\n # chars: 2d array [N, 4]\n char2idx = {\n thai.compose(*ch): i\n for i, ch in enumerate(chars)\n }\n else:\n raise ValueError(self.language)\n\n return char2idx\n\n def is_avail(self, font_name, char):\n if font_name not in self.cmap:\n return False\n\n return char in self.cmap[font_name]\n\n def get(self, font_name, char, default=None, transform=None):\n \"\"\"\n Args:\n default: if not available (font_name, char) is given, return default.\n transform: image transform. If not given, use self.transform.\n \"\"\"\n if default is not None:\n if not self.is_avail(font_name, char):\n return default\n\n path = self.fn2path[font_name]\n\n with h5.File(path, 'r') as f:\n cidx = self.cmap[font_name][char]\n image = f['dataset']['images'][cidx]\n\n transform = transform or self.transform\n\n return transform(image)\n\n def get_from_reffont(self, char):\n \"\"\" get character image from reference font \"\"\"\n if self.language == 'kor':\n font_name = \"D2Coding-Ver1.3.2-20180524.ttf\"\n elif self.language == 'thai':\n font_name = \"NotoSansThai-Regular.ttf\"\n\n return self.get(font_name, char)\n\n def get_avail_chars(self, font_name):\n return list(self.cmap[font_name].keys())\n" }, { "path": "datasets/kor_dataset.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport random\nfrom itertools import product\n\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch.utils.data import Dataset\n\nfrom .kor_decompose import decompose, compose, COMPLETE_SET\nfrom .samplers import StyleSampler\nfrom .data_utils import rev_dict, sample, get_fonts, get_union_chars\n\n\nclass MAStyleFirstDataset(Dataset):\n \"\"\" Sampling style chars first and then generating target chars\n by combination of style components\n \"\"\"\n def __init__(self, data, style_sampler, n_sample_min=1, n_sample_max=999,\n f_mult=800, transform=None, content_font=None):\n \"\"\"\n Args:\n style_sampler: style sampler with data source. avail fonts and avail chars are\n determined by `style_sampler.avails`.\n n_sample_min: minimum # of target chars per 3 style chars.\n n_sample_max: maximum # of target chars per 3 style chars.\n f_mult: #fonts multiplier for full-batch\n transform: image transform. If not given, use data.transform as default.\n \"\"\"\n self.data = data\n self.style_sampler = style_sampler\n self.avails = style_sampler.avails\n self.R = style_sampler.R\n self.n_sample_min = n_sample_min\n self.n_sample_max = n_sample_max\n self.f_mult = f_mult\n self.transform = transform\n self.content_font = content_font\n\n self.fonts = get_fonts(self.avails)\n self.chars = get_union_chars(self.avails)\n self.n_fonts = len(self.fonts)\n self.n_chars = len(self.chars)\n self.font2idx = rev_dict(self.fonts)\n self.char2idx = rev_dict(self.chars)\n self.n_avails = sum(len(chars) for chars in self.avails.values())\n\n def get_avail_chars(self, font_name, style_chars):\n avail_chars = set(self.avails[font_name])\n avail_chars = avail_chars - set(style_chars)\n\n return avail_chars\n\n def get_component_combinations(self, components, avail_chars, style_comp_ids=None):\n \"\"\" Generate all component combinations within avail_chars\n Args:\n style_comp_ids: style component ids for excluding duplication (if needed)\n \"\"\"\n trg_comp_ids = []\n for cho, jung, jong in product(*components):\n char = compose(cho, jung, jong)\n if char not in avail_chars:\n continue\n\n ids = np.asarray([cho, jung, jong])\n # exclude duplicated components:\n # exclude target chars which has duplicate source style char\n # e.g.) src [\"성\", \"공\", \"해\"] => trg [\"송\"] (duplicated)\n if ((style_comp_ids == ids).sum(axis=1) >= 2).any():\n continue\n\n trg_comp_ids.append(ids)\n\n return trg_comp_ids\n\n def check_and_sample(self, trg_comp_ids):\n n_sample = len(trg_comp_ids)\n if n_sample > self.n_sample_max:\n trg_comp_ids = sample(trg_comp_ids, self.n_sample_max)\n elif n_sample < self.n_sample_min:\n return None\n\n return trg_comp_ids\n\n def __getitem__(self, index):\n font_idx = index % self.n_fonts\n font_name = self.fonts[font_idx]\n while True:\n ####################################################\n # 1. sample styles\n ####################################################\n style_imgs, style_chars = self.style_sampler.get(font_name, ret_values=True)\n style_comp_ids = [decompose(char) for char in style_chars]\n chos, jungs, jongs = list(map(set, zip(*style_comp_ids)))\n\n # fullcomb\n if not (len(chos) == len(jungs) == len(jongs) == self.R):\n continue\n\n style_comp_ids = np.asarray(style_comp_ids)\n\n ####################################################\n # 2. sample targets from style components\n ####################################################\n avail_chars = self.get_avail_chars(font_name, style_chars)\n trg_comp_ids = self.get_component_combinations(\n (chos, jungs, jongs), avail_chars, style_comp_ids\n )\n trg_comp_ids = np.asarray(trg_comp_ids)\n trg_comp_ids = self.check_and_sample(trg_comp_ids)\n if trg_comp_ids is None:\n continue\n\n ####################################################\n # 3. setup chars, font_ids, char_ids and images\n ####################################################\n trg_chars = [compose(*comp_id) for comp_id in trg_comp_ids]\n trg_imgs = torch.cat([\n self.data.get(font_name, char, transform=self.transform)\n for char in trg_chars\n ])\n\n style_char_ids = [self.char2idx[ch] for ch in style_chars]\n trg_char_ids = [self.char2idx[ch] for ch in trg_chars]\n\n n_styles = len(style_chars)\n n_trgs = len(trg_chars)\n\n font_idx = torch.as_tensor(font_idx)\n ret = (\n font_idx.repeat(n_styles),\n torch.as_tensor(style_char_ids),\n torch.as_tensor(style_comp_ids),\n style_imgs,\n font_idx.repeat(n_trgs),\n torch.as_tensor(trg_char_ids),\n torch.as_tensor(trg_comp_ids),\n trg_imgs\n )\n if self.content_font:\n content_imgs = torch.cat([\n self.data.get(self.content_font, char, transform=self.transform)\n for char in trg_chars\n ])\n ret += (content_imgs,)\n return ret\n\n def __len__(self):\n return self.n_fonts * self.f_mult\n\n @staticmethod\n def collate_fn(batch):\n (style_ids, style_char_ids, style_comp_ids, style_imgs,\n trg_ids, trg_char_ids, trg_comp_ids, trg_imgs, *left) = zip(*batch)\n\n ret = (\n torch.cat(style_ids),\n torch.cat(style_char_ids),\n torch.cat(style_comp_ids),\n torch.cat(style_imgs).unsqueeze_(1),\n torch.cat(trg_ids),\n torch.cat(trg_char_ids),\n torch.cat(trg_comp_ids),\n torch.cat(trg_imgs).unsqueeze_(1)\n )\n\n if left:\n assert len(left) == 1\n content_imgs = left[0]\n ret += (\n torch.cat(content_imgs).unsqueeze_(1),\n )\n\n return ret\n\n\nclass MATargetFirstDataset(Dataset):\n \"\"\"\n MAStyleFirstDatset samples source style characters first and then determines target characters.\n In contrast, MATargetFirstDataset samples target characters first and then\n determines source style characters.\n \"\"\"\n def __init__(self, target_fc, style_avails, style_data, n_max_match=3, transform=None,\n ret_targets=False, first_shuffle=False, content_font=None):\n \"\"\" TargetFirstDataset can use out-of-avails target chars,\n so long as its components could be represented in avail chars.\n\n Args:\n target_fc[font_name] = target_chars\n style_avails[font_name] = avail_style_chars\n style_data: style_data getter\n n_max_match: maximum-allowed matches between style char and target char.\n n_max_match=3 indicates that style_char == target_char is possible.\n transform: image transform. If not given, use data.transform as default.\n ret_targets: return target images also\n first_shuffle: shuffle item list\n \"\"\"\n self.target_fc = target_fc\n self.style_avails = style_avails\n self.style_avail_comps_list = {\n fname: [decompose(char) for char in char_list]\n for fname, char_list in style_avails.items()\n }\n self.n_max_match = n_max_match\n self.transform = transform\n self.ret_targets = ret_targets\n self.content_font = content_font\n\n self.style_data = style_data\n self.fcs = [\n (font_name, char)\n for font_name, char_list in target_fc.items()\n for char in char_list\n ]\n if first_shuffle:\n np.random.shuffle(self.fcs)\n self.fonts = get_fonts(self.target_fc)\n self.chars = get_union_chars(self.target_fc)\n self.font2idx = {font_name: i for i, font_name in enumerate(self.target_fc.keys())}\n\n def sample_style_char(self, font_name, trg_char):\n \"\"\" sample style char from target char within avail style chars \"\"\"\n def is_allowed_matches(arr1, arr2):\n \"\"\" check # of matched ids\n return count(arr1 == arr2) <= self.n_max_match\n \"\"\"\n if self.n_max_match >= 3:\n return True\n\n n_matched = sum(v1 == v2 for v1, v2 in zip(arr1, arr2))\n\n return n_matched <= self.n_max_match\n\n trg_comp_ids = decompose(trg_char)\n style_chars = []\n style_comps_list = []\n for i, _ in enumerate(trg_comp_ids):\n avail_comps_list = list(\n filter(\n lambda comp_ids: comp_ids[i] == trg_comp_ids[i] \\\n and is_allowed_matches(comp_ids, trg_comp_ids),\n self.style_avail_comps_list[font_name]\n )\n )\n style_comp_ids = random.choice(avail_comps_list)\n style_char = compose(*style_comp_ids)\n\n style_chars.append(style_char)\n style_comps_list.append(style_comp_ids)\n\n return style_chars, style_comps_list\n\n def __getitem__(self, index):\n font_name, trg_char = self.fcs[index]\n font_idx = self.font2idx[font_name]\n\n style_chars, style_comp_ids = self.sample_style_char(font_name, trg_char)\n style_imgs = torch.cat([\n self.style_data.get(font_name, char, transform=self.transform)\n for char in style_chars\n ])\n\n trg_comp_ids = [decompose(trg_char)]\n\n n_styles = len(style_chars)\n font_idx = torch.as_tensor(font_idx)\n\n style_ids = font_idx.repeat(n_styles)\n trg_ids = font_idx.repeat(1)\n\n content_img = self.style_data.get(self.content_font, trg_char, transform=self.transform)\n\n ret = (\n style_ids,\n torch.as_tensor(style_comp_ids),\n style_imgs,\n trg_ids,\n torch.as_tensor(trg_comp_ids),\n content_img\n )\n\n if self.ret_targets:\n trg_img = self.style_data.get(font_name, trg_char, transform=self.transform)\n ret += (trg_img, )\n\n return ret\n\n def __len__(self):\n return len(self.fcs)\n\n @staticmethod\n def collate_fn(batch):\n style_ids, style_comp_ids, style_imgs, trg_ids, trg_comp_ids, content_imgs, *left = \\\n list(zip(*batch))\n\n ret = (\n torch.cat(style_ids),\n torch.cat(style_comp_ids),\n torch.cat(style_imgs).unsqueeze_(1),\n torch.cat(trg_ids),\n torch.cat(trg_comp_ids),\n torch.cat(content_imgs).unsqueeze_(1)\n )\n\n if left:\n assert len(left) == 1\n trg_imgs = left[0]\n ret += (torch.cat(trg_imgs).unsqueeze_(1), )\n\n return ret\n\n\ndef filter_complete_chars(chars):\n return sorted(set(chars) & COMPLETE_SET)\n\n\ndef get_ma_dataset(hdf5_data, avail_fonts, avail_chars=None, transform=None, **kwargs):\n if avail_chars:\n avail_chars = set(avail_chars)\n R_style = 3\n\n avails = {}\n for fname in avail_fonts:\n chars = hdf5_data.get_avail_chars(fname)\n if avail_chars:\n chars = set(chars) & avail_chars\n avails[fname] = filter_complete_chars(chars)\n\n style_sampler = StyleSampler(R_style, avails, hdf5_data)\n dset = MAStyleFirstDataset(hdf5_data, style_sampler, transform=transform, **kwargs)\n\n return dset, MAStyleFirstDataset.collate_fn\n\n\ndef get_ma_val_dataset(hdf5_data, fonts, chars, style_avails, n_max_match, transform, **kwargs):\n target_fc = {font_name: chars for font_name in fonts}\n dset = MATargetFirstDataset(\n target_fc, style_avails, hdf5_data, n_max_match, transform=transform, **kwargs\n )\n\n return dset, MATargetFirstDataset.collate_fn\n" }, { "path": "datasets/kor_decompose.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nCOMPONENT_RANGE = (int('3131', 16), int('3163', 16)) # kr 자음/모음\nCOMPLETE_RANGE = (int('ac00', 16), int('d7a3', 16)) # kr all complete chars\nCOMPLETE_SET = frozenset(chr(code) for code in range(COMPLETE_RANGE[0], COMPLETE_RANGE[1]+1))\nCOMPLETE_LIST = sorted(COMPLETE_SET)\n\nCHO_LIST = ['ㄱ', 'ㄲ', 'ㄴ', 'ㄷ', 'ㄸ', 'ㄹ', 'ㅁ', 'ㅂ', 'ㅃ', 'ㅅ', 'ㅆ', 'ㅇ',\n 'ㅈ', 'ㅉ', 'ㅊ', 'ㅋ', 'ㅌ', 'ㅍ', 'ㅎ']\nJUNG_LIST = ['ㅏ', 'ㅐ', 'ㅑ', 'ㅒ', 'ㅓ', 'ㅔ', 'ㅕ', 'ㅖ', 'ㅗ', 'ㅘ', 'ㅙ', 'ㅚ',\n 'ㅛ', 'ㅜ', 'ㅝ', 'ㅞ', 'ㅟ', 'ㅠ', 'ㅡ', 'ㅢ', 'ㅣ']\nJONG_LIST = [' ', 'ㄱ', 'ㄲ', 'ㄳ', 'ㄴ', 'ㄵ', 'ㄶ', 'ㄷ', 'ㄹ', 'ㄺ', 'ㄻ', 'ㄼ',\n 'ㄽ', 'ㄾ', 'ㄿ', 'ㅀ', 'ㅁ', 'ㅂ', 'ㅄ', 'ㅅ', 'ㅆ', 'ㅇ', 'ㅈ', 'ㅊ',\n 'ㅋ', 'ㅌ', 'ㅍ', 'ㅎ']\n\nN_CHO, N_JUNG, N_JONG = len(CHO_LIST), len(JUNG_LIST), len(JONG_LIST)\nN_COMPONENTS = N_CHO + N_JUNG + N_JONG\n\n\ndef compose(cho, jung, jong):\n \"\"\"Compose ids to char\"\"\"\n char_id = cho * N_JONG * N_JUNG + jung * N_JONG + jong + COMPLETE_RANGE[0]\n return chr(char_id)\n\n\ndef decompose(char):\n \"\"\"Decompose char to ids\"\"\"\n char_code = ord(char)\n if COMPLETE_RANGE[0] <= char_code <= COMPLETE_RANGE[1]:\n char_code -= COMPLETE_RANGE[0]\n jong = char_code % N_JONG\n jung = (char_code // N_JONG) % N_JUNG\n cho = char_code // (N_JONG * N_JUNG)\n char_id = (cho, jung, jong)\n elif COMPONENT_RANGE[0] <= char_code <= COMPONENT_RANGE[1]:\n char_code -= COMPONENT_RANGE[0]\n raise ValueError('Component only ({})'.format(char))\n else:\n raise ValueError('{} is Non kor'.format(char))\n\n return char_id\n" }, { "path": "datasets/nonpaired_dataset.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport torch\nfrom torch.utils.data import Dataset\n\nfrom . import kor_decompose as kor\nfrom . import thai_decompose as thai\n\n\nclass EncodeDataset(Dataset):\n def __init__(self, font_name, chars, data, language, style_id=0, transform=None):\n self.fname = font_name\n self.data = data\n self.chars = chars\n self.style_id = style_id\n self.transform = transform\n self.language = language\n\n if language == 'kor':\n self.decompose = kor.decompose\n elif language == 'thai':\n self.decompose = thai.decompose_ids\n else:\n raise ValueError(language)\n\n def __getitem__(self, index):\n style_char = self.chars[index]\n style_comp_ids = self.decompose(style_char)\n style_img = self.data.get(self.fname, style_char, transform=self.transform)\n\n return (\n self.style_id,\n torch.as_tensor(style_comp_ids),\n style_img\n )\n\n def __len__(self):\n return len(self.chars)\n\n\nclass DecodeDataset(Dataset):\n def __init__(self, chars, language, style_id=0):\n \"\"\"\n Args:\n chars: target characters\n language\n style_id: Use different style id for different reference style set\n \"\"\"\n self.chars = chars\n self.language = language\n self.style_id = style_id\n\n if language == 'kor':\n self.decompose = kor.decompose\n elif language == 'thai':\n raise NotImplementedError()\n else:\n raise ValueError(language)\n\n def __getitem__(self, index):\n char = self.chars[index]\n trg_comp_ids = self.decompose(char)\n\n return (\n self.style_id,\n torch.as_tensor(trg_comp_ids)\n )\n\n def __len__(self):\n return len(self.chars)\n" }, { "path": "datasets/samplers.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport torch\nfrom .data_utils import sample, uniform_indices\n\n\nclass Sampler:\n def __init__(self, R, avails, data):\n self.R = R\n self.avails = avails\n self.data = data\n\n def get_item(self, key, value):\n raise NotImplementedError()\n\n def get(self, key, ex_values=None, ret_values=False):\n \"\"\" Random sampling \"\"\"\n values = self.avails[key]\n values = sample(values, self.R, ex_values)\n images = torch.cat([self.get_item(key, value) for value in values])\n\n if ret_values:\n return images, values\n\n return images\n\n def get_uniform(self, key, indices=None, st=None):\n values = self.avails[key]\n if indices is None:\n indices = uniform_indices(len(values), self.R, st)\n\n images, vals = [], []\n for idx in indices:\n value = values[idx]\n img = self.get_item(key, value)\n vals.append(value)\n images.append(img)\n\n return torch.cat(images), vals\n\n\nclass StyleSampler(Sampler):\n \"\"\" Return various content (char) but single style (font): which represent style \"\"\"\n def get_item(self, font_name, char):\n return self.data.get(font_name, char)\n\n\nclass ContentSampler(Sampler):\n \"\"\" Return various style (font) but single content (char): which represent content \"\"\"\n def get_item(self, char, font_name):\n return self.data.get(font_name, char)\n" }, { "path": "datasets/thai_dataset.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport random\nimport numpy as np\nimport torch\nfrom torch.utils.data import Dataset\n\nfrom . import thai_decompose as thai\nfrom .data_utils import rev_dict, get_fonts, get_union_chars\n\n\ndef product4_no_dup(consonants, uppers, highests, lowers):\n for i, co in enumerate(consonants):\n for j, up in enumerate(uppers):\n if i == j:\n continue\n for k, hi in enumerate(highests):\n if k in (i, j):\n continue\n for l, lo in enumerate(lowers):\n if l in (i, j, k):\n continue\n yield (co, up, hi, lo)\n\n\nclass MAStyleFirstDataset(Dataset):\n def __init__(self, data, fonts, chars, n_sample_min, n_sample_max,\n f_mult=800, transform=None, content_font=None):\n self.data = data\n self.n_sample_min = n_sample_min\n self.n_sample_max = n_sample_max\n self.f_mult = f_mult\n self.transform = transform\n self.content_font = content_font\n\n self.fonts = fonts\n self.chars = chars\n self.n_fonts = len(fonts)\n self.n_chars = len(self.chars)\n self.font2idx = rev_dict(self.fonts)\n self.char2idx = rev_dict(self.chars)\n\n self.n_avails = self.n_fonts * self.n_chars\n # for compatibility\n self.avails = {\n fname: chars\n for fname in self.fonts\n }\n\n def sample_style_chars(self, n_styles):\n # Sampling performance can be improved but which is not the bottleneck, at least now.\n while True:\n # sample without replacement => fullcomb\n consonants = np.random.choice(thai.CONSONANTS, n_styles, replace=False)\n uppers = np.random.choice(thai.UPPERS, n_styles, replace=False)\n highests = np.random.choice(thai.HIGHESTS, n_styles, replace=False)\n lowers = np.random.choice(thai.LOWERS, n_styles, replace=False)\n\n style_chars = []\n style_ords = []\n for c, u, h, l in zip(consonants, uppers, highests, lowers):\n char = thai.compose(c, u, h, l)\n if char not in self.chars:\n break\n\n style_chars.append(char)\n style_ords.append((c, u, h, l))\n else:\n # for-loop is not broken -> all chars available\n break\n\n components = (consonants, uppers, highests, lowers)\n return style_chars, style_ords, components\n\n def sample_trg_chars(self, components, style_chars):\n combinations = list(product4_no_dup(*components))\n np.random.shuffle(combinations)\n trg_chars = []\n trg_ords = []\n for c, u, h, l in combinations:\n char = thai.compose(c, u, h, l)\n # exclude style chars from target chars\n if char in style_chars or char not in self.chars:\n continue\n\n trg_chars.append(char)\n trg_ords.append((c, u, h, l))\n\n if len(trg_chars) >= self.n_sample_max:\n break\n\n return trg_chars, trg_ords\n\n def __getitem__(self, index):\n font_idx = index % self.n_fonts\n font_name = self.fonts[font_idx]\n\n n_styles = 4\n while True:\n # 1. sample style components\n style_chars, style_ords, components = self.sample_style_chars(n_styles)\n\n # 2. sample targets from style components\n trg_chars, trg_ords = self.sample_trg_chars(components, style_chars)\n if len(trg_chars) >= self.n_sample_min:\n break\n\n # 3. setup rest\n style_char_ids = [self.char2idx[ch] for ch in style_chars]\n style_comp_ids = thai.ord2idx_2d(style_ords)\n style_imgs = torch.cat([self.data.get(font_name, char) for char in style_chars])\n n_trgs = len(trg_chars)\n trg_char_ids = [self.char2idx[ch] for ch in trg_chars]\n trg_comp_ids = thai.ord2idx_2d(trg_ords)\n trg_imgs = torch.cat([self.data.get(font_name, char) for char in trg_chars])\n\n font_idx = torch.as_tensor(font_idx)\n ret = (\n font_idx.repeat(n_styles),\n torch.as_tensor(style_char_ids),\n torch.as_tensor(style_comp_ids),\n style_imgs,\n font_idx.repeat(n_trgs),\n torch.as_tensor(trg_char_ids),\n torch.as_tensor(trg_comp_ids),\n trg_imgs\n )\n\n if self.content_font:\n content_imgs = torch.cat([\n self.data.get(self.content_font, char, transform=self.transform)\n for char in trg_chars\n ])\n ret += (content_imgs,)\n\n return ret\n\n def __len__(self):\n return self.n_fonts * self.f_mult\n\n @staticmethod\n def collate_fn(batch):\n (style_ids, style_char_ids, style_comp_ids, style_imgs,\n trg_ids, trg_char_ids, trg_comp_ids, trg_imgs, *left) = zip(*batch)\n\n ret = (\n torch.cat(style_ids),\n torch.cat(style_char_ids),\n torch.cat(style_comp_ids),\n torch.cat(style_imgs).unsqueeze_(1),\n torch.cat(trg_ids),\n torch.cat(trg_char_ids),\n torch.cat(trg_comp_ids),\n torch.cat(trg_imgs).unsqueeze_(1)\n )\n\n if left:\n assert len(left) == 1\n content_imgs = left[0]\n ret += (\n torch.cat(content_imgs).unsqueeze_(1),\n )\n\n return ret\n\n\nclass MATargetFirstDataset(Dataset):\n def __init__(self, target_fc, style_avails, style_data, n_max_match=4, transform=None,\n ret_targets=False, first_shuffle=False, content_font=None):\n \"\"\" TargetFirstDataset can use out-of-avails target chars,\n so long as its components could be represented in avail chars.\n\n Args:\n target_fc[font_name] = target_chars\n style_avails[font_name] = avail_style_chars\n style_data: style_data getter\n n_max_match: maximum-allowed matches between style char and target char.\n n_max_match=4 indicates that style_char == target_char is possible.\n transform: image transform. If not given, use data.transform as default.\n ret_targets: return target images also\n first_shuffle: shuffle item list\n \"\"\"\n self.target_fc = target_fc\n self.style_avails = style_avails\n self.style_avail_comps_list = {\n fname: [thai.decompose_ords(char) for char in char_list]\n for fname, char_list in style_avails.items()\n }\n self.n_max_match = n_max_match\n self.transform = transform\n self.ret_targets = ret_targets\n self.content_font = content_font\n\n self.style_data = style_data\n self.fcs = [\n (font_name, char)\n for font_name, char_list in target_fc.items()\n for char in char_list\n ]\n if first_shuffle:\n np.random.shuffle(self.fcs)\n self.fonts = get_fonts(self.target_fc)\n self.chars = get_union_chars(self.target_fc)\n self.font2idx = rev_dict(self.fonts)\n\n def sample_style_char(self, font_name, trg_char):\n \"\"\" sample style char from target char within avail style chars \"\"\"\n def is_allowed_matches(arr1, arr2):\n \"\"\" check # of matched ids\n return count(arr1 == arr2) <= self.n_max_match\n \"\"\"\n if self.n_max_match >= 4:\n return True\n\n n_matched = sum(v1 == v2 for v1, v2 in zip(arr1, arr2))\n\n return n_matched <= self.n_max_match\n\n trg_comp_ords = thai.decompose_ords(trg_char)\n style_chars = []\n style_comps_list = []\n for i, _ in enumerate(trg_comp_ords):\n avail_comps_list = list(\n filter(\n lambda comp_ords: comp_ords[i] == trg_comp_ords[i] \\\n and is_allowed_matches(comp_ords, trg_comp_ords),\n self.style_avail_comps_list[font_name]\n )\n )\n style_comp_ords = random.choice(avail_comps_list)\n style_char = thai.compose(*style_comp_ords)\n\n style_chars.append(style_char)\n style_comps_list.append(style_comp_ords)\n\n return style_chars, thai.ord2idx_2d(style_comps_list)\n\n def __getitem__(self, index):\n font_name, trg_char = self.fcs[index]\n font_idx = self.font2idx[font_name]\n\n style_chars, style_comp_ids = self.sample_style_char(font_name, trg_char)\n style_imgs = torch.cat([\n self.style_data.get(font_name, char, transform=self.transform)\n for char in style_chars\n ])\n\n trg_comp_ords = [thai.decompose_ords(trg_char)]\n trg_comp_ids = thai.ord2idx_2d(trg_comp_ords)\n\n n_styles = len(style_chars)\n font_idx = torch.as_tensor(font_idx)\n\n style_ids = font_idx.repeat(n_styles)\n trg_ids = font_idx.repeat(1)\n\n content_img = self.style_data.get(self.content_font, trg_char, transform=self.transform)\n\n ret = (\n style_ids,\n torch.as_tensor(style_comp_ids),\n style_imgs,\n trg_ids,\n torch.as_tensor(trg_comp_ids),\n content_img\n )\n\n if self.ret_targets:\n trg_img = self.style_data.get(font_name, trg_char, transform=self.transform)\n ret += (trg_img, )\n\n return ret\n\n def __len__(self):\n return len(self.fcs)\n\n @staticmethod\n def collate_fn(batch):\n style_ids, style_comp_ids, style_imgs, trg_ids, trg_comp_ids, content_imgs, *left = \\\n list(zip(*batch))\n\n ret = (\n torch.cat(style_ids),\n torch.cat(style_comp_ids),\n torch.cat(style_imgs).unsqueeze_(1),\n torch.cat(trg_ids),\n torch.cat(trg_comp_ids),\n torch.cat(content_imgs).unsqueeze_(1)\n )\n\n if left:\n assert len(left) == 1\n trg_imgs = left[0]\n ret += torch.cat(trg_imgs).unsqueeze_(1),\n\n return ret\n\n\ndef get_ma_dataset(hdf5_data, avail_fonts, avail_chars=None, transform=None, **kwargs):\n if not avail_chars:\n avail_chars = list(thai.complete_chars())\n dset = MAStyleFirstDataset(hdf5_data, avail_fonts, avail_chars, transform=transform, **kwargs)\n\n return dset, MAStyleFirstDataset.collate_fn\n\n\ndef get_ma_val_dataset(hdf5_data, fonts, chars, style_avails, n_max_match, transform, **kwargs):\n target_fc = {font_name: chars for font_name in fonts}\n dset = MATargetFirstDataset(\n target_fc, style_avails, hdf5_data, n_max_match, transform=transform, **kwargs\n )\n\n return dset, MATargetFirstDataset.collate_fn\n" }, { "path": "datasets/thai_decompose.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom .data_utils import rev_dict\n\nCONSONANTS = [3585, 3586, 3587, 3588, 3589, 3590, 3591, 3592, 3593, 3594, 3595, 3596, 3597, 3598, 3599, 3600, 3601, 3602, 3603, 3604, 3605, 3606, 3607, 3608, 3609, 3610, 3611, 3612, 3613, 3614, 3615, 3616, 3617, 3618, 3619, 3621, 3623, 3624, 3625, 3626, 3627, 3628, 3629, 3630]\nUPPERS = [3633, 3635, 3636, 3637, 3638, 3639, 0]\nHIGHESTS = [3655, 3656, 3657, 3658, 3659, 3660, 3661, 3662, 0]\nLOWERS = [3640, 3641, 3642, 0]\n\nN_CONSONANTS = len(CONSONANTS)\nN_UPPERS = len(UPPERS)\nN_HIGHESTS = len(HIGHESTS)\nN_LOWERS = len(LOWERS)\nN_COMPONENTS = N_CONSONANTS + N_UPPERS + N_HIGHESTS + N_LOWERS\n\ndef _ord2idx(ords):\n dic = {\n ord_num: i for i, ord_num in enumerate(ords)\n }\n return dic\n\nCONSONANTS_ORD2IDX = _ord2idx(CONSONANTS)\nUPPERS_ORD2IDX = _ord2idx(UPPERS)\nHIGHESTS_ORD2IDX = _ord2idx(HIGHESTS)\nLOWERS_ORD2IDX = _ord2idx(LOWERS)\n\n\ndef compose(consonant, upper, highest, lower):\n \"\"\" Compose ords to char \"\"\"\n s = chr(consonant) \\\n + (chr(upper) if upper else '') \\\n + (chr(highest) if highest else '') \\\n + (chr(lower) if lower else '')\n\n return s\n\n\ndef compose_ids(consonant, upper, highest, lower):\n \"\"\" Compose ids to char \"\"\"\n consonant = CONSONANTS[consonant]\n upper = UPPERS[upper]\n highest = HIGHESTS[highest]\n lower = LOWERS[lower]\n\n return compose(consonant, upper, highest, lower)\n\n\ndef complete_chars():\n for consonant in CONSONANTS:\n for upper in UPPERS:\n for highest in HIGHESTS:\n for lower in LOWERS:\n char = compose(consonant, upper, highest, lower)\n yield char\n\n\nALLCHARS = list(complete_chars())\nCHAR2IDX = rev_dict(ALLCHARS)\n\n\ndef ord2idx_2d(ords):\n \"\"\"\n Args:\n ords: 2d [[consonant, upper, highest, lower], ...] array\n Return: 2d [[consonant_idx, upper_idx, highest_idx, lower_idx], ...] array\n \"\"\"\n\n ret = []\n for consonant, upper, highest, lower in ords:\n consonant_idx = CONSONANTS_ORD2IDX[consonant]\n upper_idx = UPPERS_ORD2IDX[upper]\n highest_idx = HIGHESTS_ORD2IDX[highest]\n lower_idx = LOWERS_ORD2IDX[lower]\n\n ret.append((consonant_idx, upper_idx, highest_idx, lower_idx))\n\n return ret\n\n\ndef decompose_ords(char):\n \"\"\" Decompose char into ords \"\"\"\n if not char:\n return 0, 0, 0, 0\n\n consonant = ord(char[0])\n upper = highest = lower = 0\n for ch in char[1:]:\n ch = ord(ch)\n if ch in UPPERS:\n upper = ch\n elif ch in HIGHESTS:\n highest = ch\n elif ch in LOWERS:\n lower = ch\n else:\n raise ValueError(char)\n\n return consonant, upper, highest, lower\n\n\ndef decompose_ids(char):\n \"\"\" Decompose char into ids \"\"\"\n index = CHAR2IDX[char]\n return decompose_index(index)\n\n\ndef decompose_index(index):\n \"\"\" Decompose char index to component indices\n Note: char index come from `complete_chars()`.\n \"\"\"\n lower_idx = index % N_LOWERS\n index //= N_LOWERS\n\n highest_idx = index % N_HIGHESTS\n index //= N_HIGHESTS\n\n upper_idx = index % N_UPPERS\n index //= N_UPPERS\n\n consonant_idx = index\n\n return consonant_idx, upper_idx, highest_idx, lower_idx\n" }, { "path": "evaluator.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom itertools import chain\nfrom pathlib import Path\nimport json\nimport argparse\nimport random\n\nimport numpy as np\nimport torch\nimport torch.nn.functional as F\nfrom torchvision import transforms\nfrom tqdm import tqdm\nfrom sconf import Config\n\nimport utils\nfrom logger import Logger\n\nfrom models import MACore\nfrom datasets import uniform_sample\nfrom datasets import kor_decompose as kor\nfrom datasets import thai_decompose as thai\nfrom inference import (\n infer, get_val_loader,\n infer_2stage, get_val_encode_loader, get_val_decode_loader\n)\nfrom ssim import SSIM, MSSSIM\n\n\ndef torch_eval(val_fn):\n @torch.no_grad()\n def decorated(self, gen, *args, **kwargs):\n gen.eval()\n ret = val_fn(self, gen, *args, **kwargs)\n gen.train()\n\n return ret\n\n return decorated\n\n\nclass Evaluator:\n \"\"\"DMFont evaluator.\n The evaluator provides pixel-level evaluation and glyphs generation\n from the reference style samples.\n \"\"\"\n def __init__(self, data, trn_avails, logger, writer, batch_size, transform,\n content_font, language, meta, val_loaders, n_workers=2):\n self.data = data\n self.logger = logger\n self.writer = writer\n self.batch_size = batch_size\n self.transform = transform\n self.n_workers = n_workers\n self.unify_resize_method = True\n\n self.trn_avails = trn_avails\n self.val_loaders = val_loaders\n self.content_font = content_font\n self.language = language\n if self.language == 'kor':\n self.n_comp_types = 3\n elif self.language == 'thai':\n self.n_comp_types = 4\n else:\n raise ValueError()\n\n # setup cross-validation\n self.SSIM = SSIM().cuda()\n weights = [0.25, 0.3, 0.3, 0.15]\n self.MSSSIM = MSSSIM(weights=weights).cuda()\n\n n_batches = [len(loader) for loader in self.val_loaders.values()]\n self.n_cv_batches = min(n_batches)\n self.logger.info(\"# of cross-validation batches = {}\".format(self.n_cv_batches))\n\n # the number of chars/fonts for CV visualization\n n_chars = 16\n n_fonts = 16\n seen_chars = uniform_sample(meta['train']['chars'], n_chars//2)\n unseen_chars = uniform_sample(meta['valid']['chars'], n_chars//2)\n unseen_fonts = uniform_sample(meta['valid']['fonts'], n_fonts)\n\n self.cv_comparable_fonts = unseen_fonts\n self.cv_comparable_chars = seen_chars + unseen_chars\n\n allchars = meta['train']['chars'] + meta['valid']['chars']\n self.cv_comparable_avails = {\n font: allchars\n for font in self.cv_comparable_fonts\n }\n\n def validation(self, gen, step, extra_tag=''):\n self.comparable_validset_validation(gen, step, True, 'comparable_val'+extra_tag)\n\n plot_dic = {}\n for tag, loader in self.val_loaders.items():\n tag = tag + extra_tag\n l1, ssim, msssim = self.cross_validation(\n gen, step, loader, tag, n_batches=self.n_cv_batches\n )\n plot_dic[f'val/{tag}/l1'] = l1\n plot_dic[f'val/{tag}/ssim'] = ssim\n plot_dic[f'val/{tag}/ms-ssim'] = msssim if not np.isnan(msssim) else 0.\n self.writer.add_scalars(plot_dic, step)\n\n return plot_dic\n\n @torch_eval\n def comparable_validset_validation(self, gen, step, compare_inputs=False, tag='comparable_val'):\n \"\"\"Comparable validation on validation set from CV\"\"\"\n comparable_grid = self.comparable_validation(\n gen, self.cv_comparable_avails, self.cv_comparable_fonts, self.cv_comparable_chars,\n n_max_match=1, compare_inputs=compare_inputs\n )\n\n self.writer.add_image(tag, comparable_grid, global_step=step)\n\n @torch_eval\n def comparable_validation(self, gen, style_avails, target_fonts, target_chars, n_max_match=3,\n compare_inputs=False):\n \"\"\"Compare horizontally for target fonts and chars\"\"\"\n # infer\n loader = get_val_loader(\n self.data, target_fonts, target_chars, style_avails,\n B=self.batch_size, n_max_match=n_max_match, transform=self.transform,\n content_font=self.content_font, language=self.language, n_workers=self.n_workers\n )\n out = infer(gen, loader) # [B, 1, 128, 128]\n\n # ref original chars\n refs = self.get_charimages(target_fonts, target_chars)\n\n compare_batches = [refs, out]\n if compare_inputs:\n compare_batches += self.get_inputimages(loader)\n\n nrow = len(target_chars)\n comparable_grid = utils.make_comparable_grid(*compare_batches, nrow=nrow)\n\n return comparable_grid\n\n @torch_eval\n def cross_validation(self, gen, step, loader, tag, n_batches, n_log=64, save_dir=None):\n \"\"\"Validation using splitted cross-validation set\n Args:\n n_log: # of images to log\n save_dir: if given, images are saved to save_dir\n \"\"\"\n if save_dir:\n save_dir = Path(save_dir)\n save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n\n outs = []\n trgs = []\n n_accum = 0\n\n losses = utils.AverageMeters(\"l1\", \"ssim\", \"msssim\")\n for i, (style_ids, style_comp_ids, style_imgs,\n trg_ids, trg_comp_ids, content_imgs, trg_imgs) in enumerate(loader):\n if i == n_batches:\n break\n\n style_ids = style_ids.cuda()\n style_comp_ids = style_comp_ids.cuda()\n style_imgs = style_imgs.cuda()\n trg_ids = trg_ids.cuda()\n trg_comp_ids = trg_comp_ids.cuda()\n trg_imgs = trg_imgs.cuda()\n\n gen.encode_write(style_ids, style_comp_ids, style_imgs)\n out = gen.read_decode(trg_ids, trg_comp_ids)\n B = len(out)\n\n # log images\n if n_accum < n_log:\n trgs.append(trg_imgs)\n outs.append(out)\n n_accum += B\n\n if n_accum >= n_log:\n # log results\n outs = torch.cat(outs)[:n_log]\n trgs = torch.cat(trgs)[:n_log]\n self.merge_and_log_image(tag, outs, trgs, step)\n\n l1, ssim, msssim = self.get_pixel_losses(out, trg_imgs, self.unify_resize_method)\n losses.updates({\n \"l1\": l1.item(),\n \"ssim\": ssim.item(),\n \"msssim\": msssim.item()\n }, B)\n\n # save images\n if save_dir:\n font_ids = trg_ids.detach().cpu().numpy()\n images = out.detach().cpu() # [B, 1, 128, 128]\n char_comp_ids = trg_comp_ids.detach().cpu().numpy() # [B, n_comp_types]\n for font_id, image, comp_ids in zip(font_ids, images, char_comp_ids):\n font_name = loader.dataset.fonts[font_id] # name.ttf\n font_name = Path(font_name).stem # remove ext\n (save_dir / font_name).mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n if self.language == 'kor':\n char = kor.compose(*comp_ids)\n elif self.language == 'thai':\n char = thai.compose_ids(*comp_ids)\n\n uni = \"\".join([f'{ord(each):04X}' for each in char])\n path = save_dir / font_name / \"{}_{}.png\".format(font_name, uni)\n utils.save_tensor_to_image(image, path)\n\n self.logger.info(\n \" [Valid] {tag:30s} | Step {step:7d} L1 {L.l1.avg:7.4f} SSIM {L.ssim.avg:7.4f}\"\n \" MSSSIM {L.msssim.avg:7.4f}\"\n .format(tag=tag, step=step, L=losses))\n\n return losses.l1.avg, losses.ssim.avg, losses.msssim.avg\n\n def get_pixel_losses(self, out, trg_imgs, unify):\n \"\"\"\n Args:\n out: generated images\n trg_imgs: target GT images\n unify: if True is given, unify glyph size and resize method before evaluation.\n This option give us the fair evaluation setting, which is used in the paper.\n \"\"\"\n def unify_resize_method(img):\n # Unify various glyph size and resize method for fair evaluation\n size = img.size(-1)\n if size == 128:\n transform = transforms.Compose([\n transforms.ToPILImage(),\n transforms.Resize([64, 64]),\n transforms.ToTensor(),\n transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))\n ])\n img = torch.stack([transform(_img) for _img in img.cpu()]).cuda()\n\n img = F.interpolate(img, scale_factor=2.0, mode='bicubic', align_corners=True)\n return img\n\n if unify:\n out = unify_resize_method(out)\n trg_imgs = unify_resize_method(trg_imgs)\n\n l1 = F.l1_loss(out, trg_imgs)\n ssim = self.SSIM(out, trg_imgs)\n msssim = self.MSSSIM(out, trg_imgs)\n\n return l1, ssim, msssim\n\n @torch_eval\n def handwritten_validation_2stage(self, gen, step, fonts, style_chars, target_chars,\n comparable=False, save_dir=None, tag='hw_validation_2stage'):\n \"\"\"2-stage handwritten validation\n Args:\n fonts: [font_name1, font_name2, ...]\n save_dir: if given, do not write image grid, instead save every image into save_dir\n \"\"\"\n if save_dir is not None:\n save_dir = Path(save_dir)\n save_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n\n outs = []\n for font_name in tqdm(fonts):\n encode_loader = get_val_encode_loader(\n self.data, font_name, style_chars, self.language, self.transform\n )\n decode_loader = get_val_decode_loader(target_chars, self.language)\n out = infer_2stage(gen, encode_loader, decode_loader)\n outs.append(out)\n\n if save_dir:\n for char, glyph in zip(target_chars, out):\n uni = \"\".join([f'{ord(each):04X}' for each in char])\n path = save_dir / font_name / \"{}_{}.png\".format(font_name, uni)\n path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n utils.save_tensor_to_image(glyph, path)\n\n if save_dir: # do not write grid\n return\n\n out = torch.cat(outs)\n if comparable:\n # ref original chars\n refs = self.get_charimages(fonts, target_chars)\n\n nrow = len(target_chars)\n grid = utils.make_comparable_grid(refs, out, nrow=nrow)\n else:\n grid = utils.to_grid(out, 'torch', nrow=len(target_chars))\n\n tag = tag + target_chars[:4]\n self.writer.add_image(tag, grid, global_step=step)\n\n def get_inputimages(self, val_loader):\n # integrate style images\n inputs = []\n for style_ids, style_comp_ids, style_imgs, trg_ids, trg_comp_ids, content_imgs \\\n in val_loader:\n inputs.append(style_imgs)\n\n inputs = torch.cat(inputs)\n shape = inputs.shape\n inputs = inputs.view(shape[0]//self.n_comp_types, self.n_comp_types, *shape[1:])\n batches = [inputs[:, i] for i in range(self.n_comp_types)]\n\n return batches\n\n def get_charimages(self, fonts, chars, empty_header=False, as_tensor=True):\n \"\"\" get char images from self.data\n Return:\n 2d list of charimages or 5d tensor:\n [\n [charimage1, charimage2, ...] (font1),\n ...\n ]\n or\n Tensor [n_fonts, n_chars, 1, 128, 128]\n \"\"\"\n empty_box = torch.ones(1, 128, 128)\n charimages = [\n [self.data.get(font_name, char, empty_box) for char in chars]\n for font_name in fonts\n ]\n\n if empty_header:\n header = [empty_box for _ in chars]\n charimages.insert(0, header)\n\n if as_tensor:\n charimages = torch.stack(list(chain.from_iterable(charimages)))\n\n return charimages\n\n def merge_and_log_image(self, name, out, target, step):\n \"\"\" Merge out and target into 2-column grid and log it \"\"\"\n merge = utils.make_merged_grid([out, target], merge_dim=2)\n self.writer.add_image(name, merge, global_step=step)\n\n\ndef eval_ckpt():\n from train import (\n setup_language_dependent, setup_data, setup_cv_dset_loader,\n get_dset_loader\n )\n\n logger = Logger.get()\n\n parser = argparse.ArgumentParser('MaHFG-eval')\n parser.add_argument(\n \"name\", help=\"name is used for directory name of the user-study generation results\"\n )\n parser.add_argument(\"resume\")\n parser.add_argument(\"img_dir\")\n parser.add_argument(\"config_paths\", nargs=\"+\")\n parser.add_argument(\"--show\", action=\"store_true\", default=False)\n parser.add_argument(\n \"--mode\", default=\"eval\",\n help=\"eval (default) / cv-save / user-study / user-study-save. \"\n \"`eval` generates comparable grid and computes pixel-level CV scores. \"\n \"`cv-save` generates and saves all target characters in CV. \"\n \"`user-study` generates comparable grid for the ramdomly sampled target characters. \"\n \"`user-study-save` generates and saves all target characters in user-study.\"\n )\n parser.add_argument(\"--deterministic\", default=False, action=\"store_true\")\n parser.add_argument(\"--debug\", default=False, action=\"store_true\")\n args, left_argv = parser.parse_known_args()\n\n cfg = Config(*args.config_paths)\n cfg.argv_update(left_argv)\n\n torch.backends.cudnn.benchmark = True\n\n cfg['data_dir'] = Path(cfg['data_dir'])\n\n if args.show:\n exit()\n\n # seed\n np.random.seed(cfg['seed'])\n torch.manual_seed(cfg['seed'])\n random.seed(cfg['seed'])\n\n if args.deterministic:\n torch.backends.cudnn.benchmark = False\n torch.backends.cudnn.deterministic = True\n cfg['n_workers'] = 0\n logger.info(\"#\" * 80)\n logger.info(\"# Deterministic option is activated !\")\n logger.info(\"# Deterministic evaluator only ensure the deterministic cross-validation\")\n logger.info(\"#\" * 80)\n else:\n torch.backends.cudnn.benchmark = True\n\n if args.mode.startswith('mix'):\n assert cfg['g_args']['style_enc']['use'], \\\n \"Style mixing is only available with style encoder model\"\n\n #####################################\n # Dataset\n ####################################\n # setup language dependent values\n content_font, n_comp_types, n_comps = setup_language_dependent(cfg)\n\n # setup transform\n transform = transforms.Compose([\n transforms.ToTensor(),\n transforms.Normalize([0.5], [0.5])\n ])\n\n # setup data\n hdf5_data, meta = setup_data(cfg, transform)\n\n # setup dataset\n trn_dset, loader = get_dset_loader(\n hdf5_data, meta['train']['fonts'], meta['train']['chars'], transform, True, cfg,\n content_font=content_font\n )\n\n val_loaders = setup_cv_dset_loader(\n hdf5_data, meta, transform, n_comp_types, content_font, cfg\n )\n\n #####################################\n # Model\n ####################################\n # setup generator only\n g_kwargs = cfg.get('g_args', {})\n gen = MACore(\n 1, cfg['C'], 1, **g_kwargs, n_comps=n_comps, n_comp_types=n_comp_types,\n language=cfg['language']\n )\n gen.cuda()\n\n ckpt = torch.load(args.resume)\n logger.info(\"Use EMA generator as default\")\n gen.load_state_dict(ckpt['generator_ema'])\n\n step = ckpt['epoch']\n loss = ckpt['loss']\n\n logger.info(\"Resumed checkpoint from {} (Step {}, Loss {:7.3f})\".format(\n args.resume, step, loss))\n\n writer = utils.DiskWriter(args.img_dir, 0.6)\n\n evaluator = Evaluator(\n hdf5_data, trn_dset.avails, logger, writer, cfg['batch_size'],\n content_font=content_font, transform=transform, language=cfg['language'],\n val_loaders=val_loaders, meta=meta\n )\n evaluator.n_cv_batches = -1\n logger.info(\"Update n_cv_batches = -1 to evaluate about full data\")\n if args.debug:\n evaluator.n_cv_batches = 10\n logger.info(\"!!! DEBUG MODE: n_cv_batches = 10 !!!\")\n\n if args.mode == 'eval':\n logger.info(\"Start validation ...\")\n dic = evaluator.validation(gen, step)\n logger.info(\"Validation is done. Result images are saved to {}\".format(args.img_dir))\n elif args.mode.startswith('user-study'):\n meta = json.load(open('meta/kor-unrefined.json'))\n target_chars = meta['target_chars']\n style_chars = meta['style_chars']\n fonts = meta['fonts']\n\n if args.mode == 'user-study':\n sampled_target_chars = uniform_sample(target_chars, 20)\n logger.info(\"Start generation kor-unrefined ...\")\n logger.info(\"Sampled chars = {}\".format(sampled_target_chars))\n\n evaluator.handwritten_validation_2stage(\n gen, step, fonts, style_chars, sampled_target_chars,\n comparable=True, tag='userstudy-{}'.format(args.name)\n )\n elif args.mode == 'user-study-save':\n logger.info(\"Start generation & saving kor-unrefined ...\")\n save_dir = Path(args.img_dir) / \"{}-{}\".format(args.name, step)\n evaluator.handwritten_validation_2stage(\n gen, step, fonts, style_chars, target_chars,\n comparable=True, save_dir=save_dir\n )\n logger.info(\"Validation is done. Result images are saved to {}\".format(args.img_dir))\n elif args.mode == 'cv-save':\n save_dir = Path(args.img_dir) / \"cv_images_{}\".format(step)\n logger.info(\"Save CV results to {} ...\".format(save_dir))\n utils.rm(save_dir)\n for tag, loader in val_loaders.items():\n l1, ssim, msssim = evaluator.cross_validation(\n gen, step, loader, tag, n_batches=evaluator.n_cv_batches, save_dir=(save_dir / tag)\n )\n else:\n raise ValueError(args.mode)\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n eval_ckpt()\n" }, { "path": "inference.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport torch\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nfrom datasets import get_ma_val_dataset\nfrom datasets.nonpaired_dataset import EncodeDataset, DecodeDataset\n\n\ndef infer(gen, loader):\n outs = []\n for style_ids, style_comp_ids, style_imgs, trg_ids, trg_comp_ids, content_imgs \\\n in loader:\n style_ids = style_ids.cuda()\n style_comp_ids = style_comp_ids.cuda()\n style_imgs = style_imgs.cuda()\n trg_ids = trg_ids.cuda()\n trg_comp_ids = trg_comp_ids.cuda()\n\n gen.encode_write(style_ids, style_comp_ids, style_imgs)\n out = gen.read_decode(trg_ids, trg_comp_ids)\n\n outs.append(out.detach().cpu())\n\n return torch.cat(outs) # [B, 1, 128, 128]; B = #fonts * #chars\n\n\ndef get_val_loader(data, fonts, chars, style_avails, transform, content_font, language,\n B=32, n_max_match=3, n_workers=2):\n val_dset, collate_fn = get_ma_val_dataset(\n data, fonts, chars, style_avails, n_max_match, transform=transform,\n content_font=content_font, language=language\n )\n loader = DataLoader(val_dset, batch_size=B, shuffle=False,\n num_workers=n_workers, collate_fn=collate_fn)\n\n return loader\n\n\ndef infer_2stage(gen, encode_loader, decode_loader, reset_memory=True):\n \"\"\" 2-stage infer; encode first, decode second \"\"\"\n # stage 1. encode\n if reset_memory:\n gen.reset_dynamic_memory()\n\n for style_ids, style_comp_ids, style_imgs in encode_loader:\n style_ids = style_ids.cuda()\n style_comp_ids = style_comp_ids.cuda()\n style_imgs = style_imgs.cuda()\n\n gen.encode_write(style_ids, style_comp_ids, style_imgs, reset_dynamic_memory=False)\n\n # stage 2. decode\n outs = []\n for trg_ids, trg_comp_ids in decode_loader:\n trg_ids = trg_ids.cuda()\n trg_comp_ids = trg_comp_ids.cuda()\n\n out = gen.read_decode(trg_ids, trg_comp_ids)\n\n outs.append(out.detach().cpu())\n\n return torch.cat(outs)\n\n\ndef get_val_encode_loader(data, font_name, encode_chars, language, transform, B=32, num_workers=2,\n style_id=0):\n encode_dset = EncodeDataset(\n font_name, encode_chars, data, language=language, transform=transform, style_id=style_id\n )\n loader = DataLoader(encode_dset, batch_size=B, shuffle=False, num_workers=num_workers)\n\n return loader\n\n\ndef get_val_decode_loader(chars, language, B=32, num_workers=2, style_id=0):\n decode_dset = DecodeDataset(chars, language=language, style_id=style_id)\n loader = DataLoader(decode_dset, batch_size=B, shuffle=False, num_workers=num_workers)\n\n return loader\n" }, { "path": "logger.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport sys\nimport logging\n\n\nlog_lv = {\n 'critical': logging.CRITICAL,\n 'error': logging.ERROR,\n 'warning': logging.WARNING,\n 'info': logging.INFO,\n 'debug': logging.DEBUG\n}\n\n\nclass ColorFormatter(logging.Formatter):\n color_dic = {\n 'DEBUG' : 37, # white\n 'INFO' : 36, # cyan\n 'WARNING' : 33, # yellow\n 'ERROR' : 31, # red\n 'CRITICAL': 41, # white on red bg\n }\n\n def format(self, record):\n color = self.color_dic.get(record.levelname, 37) # default white\n record.levelname = \"\\033[{}m{}\\033[0m\".format(color, record.levelname)\n return logging.Formatter.format(self, record)\n\n\nclass Logger(logging.Logger):\n NAME = 'SingletonLogger'\n\n @classmethod\n def get(cls, file_path=None, level='info', colorize=True):\n logging.setLoggerClass(cls)\n logger = logging.getLogger(cls.NAME)\n logging.setLoggerClass(logging.Logger) # restore\n logger.setLevel(log_lv[level])\n\n if logger.hasHandlers():\n # If logger already got all handlers (# handlers == 2), use the logger.\n # else, re-set handlers.\n if len(logger.handlers) == 2:\n return logger\n\n logger.handlers.clear()\n\n log_format = '%(levelname)s::%(asctime)s | %(message)s'\n date_format = '%m/%d %H:%M:%S'\n if colorize:\n formatter = ColorFormatter(log_format, date_format)\n else:\n formatter = logging.Formatter(log_format, date_format)\n\n # standard output handler\n # NOTE as default, StreamHandler use stderr stream instead of stdout stream.\n # Use StreamHandler(sys.stdout) for stdout stream.\n stream_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout)\n stream_handler.setFormatter(formatter)\n logger.addHandler(stream_handler)\n\n if file_path:\n # file output handler\n file_handler = logging.FileHandler(file_path)\n file_handler.setFormatter(formatter)\n logger.addHandler(file_handler)\n\n logger.propagate = False\n\n return logger\n\n def nofmt(self, msg, *args, level='info', **kwargs):\n level = log_lv[level]\n formatters = self.remove_formats()\n super().log(level, msg, *args, **kwargs)\n self.set_formats(formatters)\n\n def remove_formats(self):\n \"\"\" Remove all formats from logger \"\"\"\n formatters = []\n for handler in self.handlers:\n formatters.append(handler.formatter)\n handler.setFormatter(logging.Formatter(\"%(message)s\"))\n\n return formatters\n\n def set_formats(self, formatters):\n \"\"\" Set formats to every handler of logger \"\"\"\n for handler, formatter in zip(self.handlers, formatters):\n handler.setFormatter(formatter)\n\n def set_file_handler(self, file_path):\n file_handler = logging.FileHandler(file_path)\n formatter = self.handlers[0].formatter\n file_handler.setFormatter(formatter)\n self.addHandler(file_handler)\n" }, { "path": "meta/kor-unrefined.json", "content": "{\"target_chars\": \"\\uac00\\uace0\\uacfe\\uad18\\uad53\\uadf8\\uae68\\uaf86\\uaf9c\\ub044\\ub04c\\ub0d0\\ub0f5\\ub1cc\\ub204\\ub247\\ub290\\ub29c\\ub338\\ub3d2\\ub46c\\ub488\\ub4b3\\ub4dc\\ub5a0\\ub610\\ub63e\\ub6f0\\ub728\\ub73c\\ub808\\ub878\\ub8c6\\ub958\\ub974\\ub98c\\uba70\\ubafc\\ubb6a\\ubbc0\\ubbdc\\ubcd8\\ubd2c\\ubd67\\ubd9c\\ube0c\\ube10\\ube45\\ubf40\\ubf62\\ubfb0\\ubfd3\\uc058\\uc090\\uc0ac\\uc0d1\\uc1a8\\uc1ea\\uc218\\uc2a4\\uc2b0\\uc314\\uc33d\\uc42c\\uc49c\\uc4c7\\uc4f0\\uc500\\uc57c\\uc636\\uc6cc\\uc704\\uc733\\uc73c\\uc7e4\\uc815\\uc870\\uc96c\\uc988\\uc9bb\\uca4c\\uca81\\ucad8\\ucb0f\\ucbd4\\ucbf0\\uccb4\\uccd1\\ucd40\\ucd5c\\ucdb2\\uce20\\uce24\\ucf1c\\ucf3d\\ucfc4\\ucfe7\\ucffc\\ud06c\\ud074\\ud184\\ud1a0\\ud1c6\\ud22c\\ud26f\\ud2b8\\ud319\\ud408\\ud44e\\ud4b0\\ud504\\ud514\\ud53c\\ud558\\ud585\\ud68c\\ud718\\ud747\\ud750\\ud764\", \"style_chars\": \"\\uac1d\\uadfc\\uae89\\uaf48\\uafbf\\ub22a\\ub361\\ub4ec\\ub5cd\\ub71f\\ub839\\ub9a7\\ubaa5\\ubafb\\ubcf6\\ube65\\uc060\\uc25b\\uc48e\\uc5a9\\uc750\\uc8a2\\uc9a0\\ucb2a\\ucd7b\\ucf5a\\ud2c4\\ud2f9\\ud4db\\ud6f2\", \"fonts\": [\"Handwritten-10113\", \"Handwritten-10483\", \"Handwritten-10518\", \"Handwritten-10637\", \"Handwritten-10789\", \"Handwritten-10803\", \"Handwritten-11218\", \"Handwritten-11266\", \"Handwritten-11282\", \"Handwritten-11441\", \"Handwritten-11564\", \"Handwritten-11997\", \"Handwritten-13026\", \"Handwritten-15959\", \"Handwritten-16510\", \"Handwritten-16921\", \"Handwritten-17143\", \"Handwritten-19035\", \"Handwritten-19211\", \"Handwritten-19651\", \"Handwritten-20590\", \"Handwritten-22536\", \"Handwritten-23081\", \"Handwritten-2337\", \"Handwritten-24513\", \"Handwritten-2532\", \"Handwritten-2939\", \"Handwritten-3086\", \"Handwritten-3103\", \"Handwritten-321\", \"Handwritten-3246\", \"Handwritten-3336\", \"Handwritten-3487\", \"Handwritten-3491\", \"Handwritten-3675\", \"Handwritten-3678\", \"Handwritten-3787\", \"Handwritten-3839\", \"Handwritten-3861\", \"Handwritten-3874\", \"Handwritten-3889\", \"Handwritten-3926\", \"Handwritten-3941\", \"Handwritten-3996\", \"Handwritten-4124\", \"Handwritten-4125\", \"Handwritten-4342\", \"Handwritten-4419\", \"Handwritten-4487\", \"Handwritten-4506\", \"Handwritten-4668\", \"Handwritten-4679\", \"Handwritten-4771\", \"Handwritten-4892\", \"Handwritten-5073\", \"Handwritten-5141\", \"Handwritten-5536\", \"Handwritten-6095\", \"Handwritten-6114\", \"Handwritten-6198\", \"Handwritten-6544\", \"Handwritten-6555\", \"Handwritten-6564\", \"Handwritten-6604\", \"Handwritten-6758\", \"Handwritten-6793\", \"Handwritten-687\", \"Handwritten-7154\", \"Handwritten-7242\", \"Handwritten-7319\", \"Handwritten-7815\", \"Handwritten-7980\", \"Handwritten-8190\", \"Handwritten-8221\", \"Handwritten-8249\", \"Handwritten-8290\", \"Handwritten-8295\", \"Handwritten-8357\", \"Handwritten-8440\", 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activ='relu', pad_type='reflect',\n conv_dropout=0., clf_dropout=0.):\n super().__init__()\n ResBlk = partial(ResBlock, norm=norm, activ=activ, pad_type=pad_type, dropout=conv_dropout)\n self.layers = nn.ModuleList([\n ResBlk(C, C*2, 3, 1, downsample=True),\n ResBlk(C*2, C*2, 3, 1),\n nn.AdaptiveAvgPool2d(1),\n Flatten(1),\n nn.Dropout(clf_dropout),\n nn.Linear(C*2, C_out)\n ])\n\n def forward(self, x):\n for layer in self.layers:\n x = layer(x)\n\n return x\n" }, { "path": "models/comp_encoder.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom functools import partial\nimport torch.nn as nn\nimport torch\nfrom .modules import ConvBlock, ResBlock, GCBlock, SAFFNBlock\n\n\nclass ComponentEncoder(nn.Module):\n \"\"\" Component image decomposer\n Encode the glyph into each component-wise features\n \"\"\"\n def __init__(self, C_in, C, norm='none', activ='relu', pad_type='reflect',\n sa=None, n_comp_types=3):\n super().__init__()\n self.n_heads = n_comp_types\n\n ConvBlk = partial(ConvBlock, norm=norm, activ=activ, pad_type=pad_type)\n ResBlk = partial(ResBlock, norm=norm, activ=activ, pad_type=pad_type)\n SAFFNBlk = partial(SAFFNBlock, **sa)\n\n self.shared = nn.ModuleList([\n ConvBlk(C_in, C, 3, 1, 1, norm='none', activ='none'), # 128x128\n ConvBlk(C*1, C*2, 3, 1, 1, downsample=True), # 64x64\n GCBlock(C*2),\n ConvBlk(C*2, C*4, 3, 1, 1, downsample=True), # 32x32\n SAFFNBlk(C*4, size=32, rel_pos=True),\n ])\n\n self.heads = nn.ModuleList([\n nn.ModuleList([\n ResBlk(C*4, C*4, 3, 1),\n SAFFNBlk(C*4, size=32, rel_pos=False),\n ResBlk(C*4, C*4, 3, 1),\n ResBlk(C*4, C*8, 3, 1, downsample=True), # 16x16\n SAFFNBlk(C*8, size=16, rel_pos=False),\n ResBlk(C*8, C*8)\n ]) for _ in range(self.n_heads)\n ])\n\n # skip featuremap indices. Since shared featuremap is idx=0,\n # featuremap index starts from 1 in each head.\n self.skip_layers = [3]\n\n # final output shape\n self.final_shape = (C*8, 16, 16)\n\n def forward(self, x):\n # foward in shared\n for layer in self.shared:\n x = layer(x)\n\n # forward in heads\n feats = [x]\n xs = [x] * self.n_heads\n n_layers = len(self.heads[0])\n for layer_idx in range(n_layers):\n for head_idx, head in enumerate(self.heads):\n layer = head[layer_idx]\n xs[head_idx] = layer(xs[head_idx])\n\n comp_feature = torch.stack(xs, dim=1) # [B, n_comp_types, C, H, W]\n feats.append(comp_feature)\n\n return feats\n\n def filter_skips(self, feats):\n if self.skip_layers is None:\n return None\n\n return [feats[i] for i in self.skip_layers]\n" }, { "path": "models/decoder.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom functools import partial\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom .modules import ConvBlock, ResBlock, HourGlass\n\n\nclass Integrator(nn.Module):\n \"\"\"Integrate component type-wise features\"\"\"\n def __init__(self, C, n_comps=3, norm='none', activ='none', C_in=None):\n super().__init__()\n C_in = (C_in or C) * n_comps\n self.integrate_layer = ConvBlock(C_in, C, 1, 1, 0, norm=norm, activ=activ)\n\n def forward(self, comps):\n \"\"\"\n Args:\n comps [B, n_comps, C, H, W]: component features\n \"\"\"\n inputs = comps.flatten(1, 2)\n out = self.integrate_layer(inputs)\n\n return out\n\n\nclass Decoder(nn.Module):\n def __init__(self, C, C_out, size, norm='IN', activ='relu', pad_type='reflect', n_comp_types=3):\n super().__init__()\n\n ConvBlk = partial(ConvBlock, norm=norm, activ=activ, pad_type=pad_type)\n ResBlk = partial(ResBlock, norm=norm, activ=activ, pad_type=pad_type)\n # Hourglass block downsamples the featuremap to 1x1 where IN makes trouble.\n HGBlk = partial(HourGlass, size=size, norm='BN', activ=activ, pad_type=pad_type)\n\n IntegrateBlk = partial(\n Integrator, norm='none', activ='none', n_comps=n_comp_types\n )\n\n self.layers = nn.ModuleList([\n IntegrateBlk(C*8),\n HGBlk(C*8, C*16, n_downs=4),\n ResBlk(C*8, C*8, 3, 1),\n ResBlk(C*8, C*8, 3, 1),\n ConvBlk(C*8, C*4, 3, 1, 1, upsample=True), # 32x32\n ConvBlk(C*12, C*8, 3, 1, 1), # enc-skip\n ConvBlk(C*8, C*8, 3, 1, 1),\n ConvBlk(C*8, C*4, 3, 1, 1),\n ConvBlk(C*4, C*2, 3, 1, 1, upsample=True), # 64x64\n ConvBlk(C*2, C*1, 3, 1, 1, upsample=True), # 128x128\n ConvBlk(C*1, C_out, 3, 1, 1)\n ])\n\n self.skip_indices = [5]\n self.skip_layers = nn.ModuleList([IntegrateBlk(C*8, C_in=C*4)])\n\n self.out = nn.Tanh()\n\n def forward(self, comps, skips=None):\n \"\"\"\n Args:\n comps [B, n_comps, C, H, W]: component features\n skips: skip features\n \"\"\"\n if skips is not None:\n assert len(skips) == 1\n skip_idx = self.skip_indices[0]\n skip_layer = self.skip_layers[0]\n skip_feat = skips[0]\n\n x = comps\n for i, layer in enumerate(self.layers):\n if i == skip_idx:\n skip_feat = skip_layer(skip_feat) # integrate skip features\n x = torch.cat([x, skip_feat], dim=1)\n\n x = layer(x)\n\n return self.out(x)\n" }, { "path": "models/discriminator.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom functools import partial\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom .modules import ResBlock, ConvBlock, w_norm_dispatch, activ_dispatch\n\n\nclass MultitaskDiscriminator(nn.Module):\n def __init__(self, C, n_fonts, n_chars, use_rx=True, w_norm='spectral', activ='none'):\n super().__init__()\n self.use_rx = use_rx\n self.activ = activ_dispatch(activ)()\n w_norm = w_norm_dispatch(w_norm)\n self.font_emb = w_norm(nn.Embedding(n_fonts, C))\n self.char_emb = w_norm(nn.Embedding(n_chars, C))\n if use_rx:\n self.rx = w_norm(nn.Conv2d(C, 1, kernel_size=1, padding=0))\n\n def forward(self, x, font_indices, char_indices):\n \"\"\"\n Args:\n x: [B, C, H, W]\n font_indices: [B]\n char_indices: [B]\n\n Return:\n [rx_logit, font_logit, char_logit]; [B, 1, H, W]\n \"\"\"\n x = self.activ(x)\n font_emb = self.font_emb(font_indices) # [B, C]\n char_emb = self.char_emb(char_indices) # [B, (3), C]\n\n if hasattr(self, \"rx\"):\n rx_out = self.rx(x) # [B, 1, H, W]\n ret = [rx_out]\n else:\n ret = [torch.as_tensor(0.0)] # dummy\n\n font_out = torch.einsum('bchw,bc->bhw', x, font_emb).unsqueeze(1)\n char_out = torch.einsum('bchw,bc->bhw', x, char_emb).unsqueeze(1)\n\n ret += [font_out, char_out]\n\n return ret\n\n\nclass Discriminator(nn.Module):\n def __init__(self, C, n_fonts, n_chars, activ='relu', gap_activ='relu', w_norm='spectral',\n use_rx=False, pad_type='reflect'):\n super().__init__()\n ConvBlk = partial(ConvBlock, w_norm=w_norm, activ=activ, pad_type=pad_type)\n ResBlk = partial(ResBlock, w_norm=w_norm, activ=activ, pad_type=pad_type)\n feats = [\n ConvBlk(1, C, stride=2, activ='none'), # 64x64 (stirde==2)\n ResBlk(C*1, C*2, downsample=True), # 32x32\n ResBlk(C*2, C*4, downsample=True), # 16x16\n ResBlk(C*4, C*8, downsample=True), # 8x8\n ResBlk(C*8, C*16, downsample=False), # 8x8\n ResBlk(C*16, C*32, downsample=False), # 8x8\n ResBlk(C*32, C*32, downsample=False), # 8x8\n ]\n\n self.feats = nn.ModuleList(feats)\n gap_activ = activ_dispatch(gap_activ)\n self.gap = nn.Sequential(\n gap_activ(),\n nn.AdaptiveAvgPool2d(1)\n )\n self.projD = MultitaskDiscriminator(C*32, n_fonts, n_chars, use_rx=use_rx, w_norm=w_norm)\n\n def forward(self, x, font_indices, char_indices, out_feats=False):\n feats = []\n for layer in self.feats:\n x = layer(x)\n feats.append(x)\n\n x = self.gap(x) # final features\n ret = self.projD(x, font_indices, char_indices)\n if out_feats:\n ret.append(feats)\n\n return ret\n\n @property\n def use_rx(self):\n return self.projD.use_rx\n" }, { "path": "models/ma_core.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport torch.nn as nn\nfrom .comp_encoder import ComponentEncoder\nfrom .decoder import Decoder\nfrom .memory import Memory\n\n\nclass MACore(nn.Module):\n \"\"\" Memory-augmented HFG \"\"\"\n def __init__(self, C_in, C, C_out, comp_enc, dec, n_comps, n_comp_types, language):\n \"\"\"\n Args:\n C_in: 1\n C: unit of channel size\n C_out: 1\n\n comp_enc: component encoder configs\n dec: decoder configs\n\n n_comps: # of total component instances.\n n_comp_types: # of component types. kor=3, thai=4.\n \"\"\"\n super().__init__()\n self.component_encoder = ComponentEncoder(\n C_in, C, **comp_enc, n_comp_types=n_comp_types\n )\n self.mem_shape = self.component_encoder.final_shape\n self.memory = Memory(self.mem_shape, n_comps, persistent=True, language=language)\n\n # setup skip memory\n if self.component_encoder.skip_layers is not None:\n # use dynamic memory only\n self.skip_memory = Memory(self.mem_shape, n_comps, persistent=False, language=language)\n\n skip_layers = self.component_encoder.skip_layers\n assert skip_layers is None or len(skip_layers) == 1, \"Only supports #skip_layers <= 1\"\n\n self.decoder = Decoder(\n C, C_out, self.mem_shape[-1], **dec, n_comp_types=n_comp_types\n )\n\n def reset_dynamic_memory(self):\n self.memory.reset_dynamic()\n if hasattr(self, 'skip_memory'):\n self.skip_memory.reset_dynamic()\n\n def encode_write(self, style_ids, comp_ids, style_imgs, reset_dynamic_memory=True):\n \"\"\" Encode feature from input data and write it to memory\n Args:\n # batch size B can be different with infer phase\n style_ids [B]: style index\n comp_ids [B, n_comp_types]: component ids of style chars\n style_imgs [B, 1, 128, 128]: eq_fonts\n \"\"\"\n if reset_dynamic_memory:\n # reset dynamic memory before write\n self.reset_dynamic_memory()\n\n # encode & write component feature\n feats = self.component_encoder(style_imgs) # [B, n_comp_types, C, H, W]\n comp_feats = feats[-1]\n skips = self.component_encoder.filter_skips(feats) # filter skip features\n self.memory.write(style_ids, comp_ids, comp_feats)\n if hasattr(self, 'skip_memory'):\n self.skip_memory.write(style_ids, comp_ids, skips[0])\n\n return comp_feats\n\n def read_decode(self, target_style_ids, target_comp_ids):\n \"\"\" Read feature from memory and decode it\n Args:\n # batch size B can be different with write phase\n target_style_ids: [B]\n target_comp_ids: [B, n_comp_types]\n \"\"\"\n # read memory w/ or w/o persistent memory\n # [B, n_comp_types, C, H, W]\n comp_feats = self.memory.read(target_style_ids, target_comp_ids)\n\n skips = None\n if hasattr(self, 'skip_memory'):\n skip_feats = self.skip_memory.read(target_style_ids, target_comp_ids)\n skips = [skip_feats]\n\n out = self.decoder(comp_feats, skips)\n\n return out\n" }, { "path": "models/memory.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport numpy as np\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nfrom models.modules import split_dim, ConvBlock\nimport datasets.kor_decompose as kor\nimport datasets.thai_decompose as thai\n\n\ndef comp_id_to_addr(ids, language):\n \"\"\" Component id to memory address converter\n\n Args:\n ids [B, 3 or 4], torch.tensor: [B, 3] -> kor, [B, 4] -> thai.\n \"\"\"\n ids = ids.clone()\n if language == 'kor':\n ids[:, 1] += kor.N_CHO\n ids[:, 2] += kor.N_CHO + kor.N_JUNG\n elif language == 'thai':\n ids[:, 1] += thai.N_CONSONANTS\n ids[:, 2] += thai.N_CONSONANTS + thai.N_UPPERS\n ids[:, 3] += thai.N_CONSONANTS + thai.N_UPPERS + thai.N_HIGHESTS\n else:\n raise ValueError(language)\n\n return ids\n\n\nclass DynamicMemory(nn.Module):\n # NOTE the dynamic memory can be accelerated by using torch tensor instead of python dict.\n def __init__(self):\n super().__init__()\n self.memory = {}\n self.reset()\n\n def write(self, style_ids, comp_addrs, comp_feats):\n \"\"\" Batch write\n\n Args:\n style_ids: [B]\n comp_addrs: [B, 3]\n comp_feats: [B, 3, mem_shape]\n \"\"\"\n assert len(style_ids) == len(comp_addrs) == len(comp_feats), \"Input sizes are different\"\n\n # batch iter\n for style_id, comp_addrs_per_char, comp_feats_per_char in zip(style_ids,\n comp_addrs,\n comp_feats):\n # comp iter\n for comp_addr, comp_feat in zip(comp_addrs_per_char, comp_feats_per_char):\n self.write_point(style_id, comp_addr, comp_feat)\n\n def read(self, style_ids, comp_addrs, reduction='mean'):\n \"\"\" Batch read\n\n Args:\n style_ids: [B]\n comp_addrs: [B, 3]\n reduction: reduction method if multiple features exist in sample memory address:\n ['mean' (default), 'first', 'rand', 'none']\n \"\"\"\n out = []\n for style_id, comp_addrs_per_char in zip(style_ids, comp_addrs):\n char_feats = []\n for comp_addr in comp_addrs_per_char:\n comp_feat = self.read_point(style_id, comp_addr, reduction)\n char_feats.append(comp_feat)\n\n char_feats = torch.stack(char_feats) # [3, mem_shape]\n out.append(char_feats)\n\n out = torch.stack(out) # [B, 3, mem_shape]\n return out\n\n def write_point(self, style_id, comp_addr, data):\n self.memory.setdefault(style_id.item(), {}) \\\n .setdefault(comp_addr.item(), []) \\\n .append(data)\n\n def read_point(self, style_id, comp_addr, reduction='mean'):\n \"\"\" Point read \"\"\"\n comp_feats = self.memory[style_id.item()][comp_addr.item()]\n return self.reduce_features(comp_feats, reduction)\n\n def reduce_features(self, feats, reduction='mean'):\n if len(feats) == 1:\n return feats[0]\n\n if reduction == 'mean':\n return torch.stack(feats).mean(dim=0)\n elif reduction == 'first':\n return feats[0]\n elif reduction == 'rand':\n return np.random.choice(feats)\n elif reduction == 'none':\n return feats\n else:\n raise ValueError(reduction)\n\n def reset(self):\n self.memory = {}\n\n def reset_batch(self, style_ids, comp_addrs):\n for style_id, comp_addrs_per_char in zip(style_ids, comp_addrs):\n for comp_addr in comp_addrs_per_char:\n self.reset_point(style_id, comp_addr)\n\n def reset_point(self, style_id, comp_addr):\n self.memory[style_id.item()].pop(comp_addr.item())\n\n\nclass PersistentMemory(nn.Module):\n def __init__(self, n_comps, mem_shape):\n \"\"\"\n Args:\n mem_shape: (C, H, W) tuple (3-elem)\n \"\"\"\n super().__init__()\n self.shape = mem_shape\n\n self.bias = nn.Parameter(torch.randn(n_comps, *mem_shape))\n C = mem_shape[0]\n self.hypernet = nn.Sequential(\n ConvBlock(C, C),\n ConvBlock(C, C),\n ConvBlock(C, C)\n )\n\n def read(self, comp_addrs):\n b = self.bias[comp_addrs] # [B, 3, mem_shape]\n\n return b\n\n def forward(self, x, comp_addrs):\n \"\"\"\n Args:\n x: [B, 3, *mem_shape]\n comp_addr: [B, 3]\n \"\"\"\n b = self.read(comp_addrs) # [B, 3, *mem_shape] * 2\n\n B = b.size(0)\n b = b.flatten(0, 1)\n b = self.hypernet(b)\n b = split_dim(b, 0, B)\n\n return x + b\n\n\nclass Memory(nn.Module):\n # n_components: # of total comopnents. 19 + 21 + 28 = 68 in kr.\n STYLE_ADDR = -1\n\n def __init__(self, mem_shape, n_comps, persistent, language):\n \"\"\"\n Args:\n mem_shape (tuple [3]):\n memory shape in (C, H, W) tuple, which is same as encoded feature shape\n n_comps: # of total components, which identify persistent memory size\n \"\"\"\n super().__init__()\n self.dynamic_memory = DynamicMemory()\n self.mem_shape = mem_shape\n self.persistent = persistent\n self.language = language\n if persistent:\n self.persistent_memory = PersistentMemory(n_comps, mem_shape)\n\n def write(self, style_ids, comp_ids, comp_feats):\n \"\"\" Write data into dynamic memory \"\"\"\n comp_addrs = comp_id_to_addr(comp_ids, self.language)\n self.dynamic_memory.write(style_ids, comp_addrs, comp_feats)\n\n def read(self, style_ids, comp_ids):\n \"\"\" Read data from memory (dynamic w/ or w/o persistent)\n\n Args:\n comp_ids [B, 3]\n \"\"\"\n # memory shape = [B, 3, mem_shape]\n comp_addrs = comp_id_to_addr(comp_ids, self.language)\n mem = self.dynamic_memory.read(style_ids, comp_addrs)\n if self.persistent:\n mem = self.persistent_memory(mem, comp_addrs)\n\n return mem\n\n def reset_style(self, style_ids):\n style_addrs = self.get_style_addr(len(style_ids))\n self.dynamic_memory.reset_batch(style_ids, style_addrs)\n\n def write_style(self, style_ids, style_codes):\n style_addrs = self.get_style_addr(len(style_ids))\n self.dynamic_memory.write(style_ids, style_addrs, style_codes.unsqueeze(1))\n\n def read_style(self, style_ids):\n style_addrs = self.get_style_addr(len(style_ids))\n return self.dynamic_memory.read(style_ids, style_addrs).squeeze(1)\n\n def get_style_addr(self, N):\n return torch.full([N, 1], self.STYLE_ADDR, dtype=torch.long)\n\n def reset_dynamic(self):\n \"\"\" Reset dynamic memory \"\"\"\n self.dynamic_memory.reset()\n" }, { "path": "models/modules/__init__.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom .modules import *\nfrom .blocks import *\nfrom .self_attention import *\n" }, { "path": "models/modules/blocks.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom functools import partial\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.functional as F\nfrom .modules import spectral_norm\n\n\nclass Flatten(nn.Module):\n def __init__(self, start_dim=1, end_dim=-1):\n super(Flatten, self).__init__()\n self.start_dim = start_dim\n self.end_dim = end_dim\n\n def forward(self, input):\n return input.flatten(self.start_dim, self.end_dim)\n\n\ndef dispatcher(dispatch_fn):\n def decorated(key, *args):\n if callable(key):\n return key\n\n if key is None:\n key = 'none'\n\n return dispatch_fn(key, *args)\n return decorated\n\n\n@dispatcher\ndef norm_dispatch(norm):\n return {\n 'none': nn.Identity,\n 'in': partial(nn.InstanceNorm2d, affine=False), # false as default\n 'bn': nn.BatchNorm2d,\n }[norm.lower()]\n\n\n@dispatcher\ndef w_norm_dispatch(w_norm):\n # Unlike other dispatcher, w_norm is function, not class.\n return {\n 'spectral': spectral_norm,\n 'none': lambda x: x\n }[w_norm.lower()]\n\n\n@dispatcher\ndef activ_dispatch(activ):\n return {\n \"none\": nn.Identity,\n \"relu\": nn.ReLU,\n \"lrelu\": partial(nn.LeakyReLU, negative_slope=0.2)\n }[activ.lower()]\n\n\n@dispatcher\ndef pad_dispatch(pad_type):\n return {\n \"zero\": nn.ZeroPad2d,\n \"replicate\": nn.ReplicationPad2d,\n \"reflect\": nn.ReflectionPad2d\n }[pad_type.lower()]\n\n\nclass LinearBlock(nn.Module):\n \"\"\"Pre-activate linear block\"\"\"\n def __init__(self, C_in, C_out, norm='none', activ='relu', bias=True, w_norm='none',\n dropout=0.):\n super().__init__()\n activ = activ_dispatch(activ)\n if norm.lower() == 'bn':\n norm = nn.BatchNorm1d\n elif norm.lower() == 'none':\n norm = nn.Identity\n else:\n raise ValueError(f\"LinearBlock supports BN only (but {norm} is given)\")\n w_norm = w_norm_dispatch(w_norm)\n self.norm = norm(C_in)\n self.activ = activ()\n if dropout > 0.:\n self.dropout = nn.Dropout(p=dropout)\n self.linear = w_norm(nn.Linear(C_in, C_out, bias))\n\n def forward(self, x):\n x = self.norm(x)\n x = self.activ(x)\n if hasattr(self, 'dropout'):\n x = self.dropout(x)\n return self.linear(x)\n\n\nclass ConvBlock(nn.Module):\n \"\"\"Pre-activate conv block\"\"\"\n def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1, norm='none',\n activ='relu', bias=True, upsample=False, downsample=False, w_norm='none',\n pad_type='zero', dropout=0.):\n if kernel_size == 1:\n assert padding == 0\n super().__init__()\n self.C_in = C_in\n self.C_out = C_out\n\n activ = activ_dispatch(activ)\n norm = norm_dispatch(norm)\n w_norm = w_norm_dispatch(w_norm)\n pad = pad_dispatch(pad_type)\n self.upsample = upsample\n self.downsample = downsample\n\n self.norm = norm(C_in)\n self.activ = activ()\n if dropout > 0.:\n self.dropout = nn.Dropout2d(p=dropout)\n self.pad = pad(padding)\n self.conv = w_norm(nn.Conv2d(C_in, C_out, kernel_size, stride, bias=bias))\n\n def forward(self, x):\n x = self.norm(x)\n x = self.activ(x)\n if self.upsample:\n x = F.interpolate(x, scale_factor=2)\n if hasattr(self, 'dropout'):\n x = self.dropout(x)\n x = self.conv(self.pad(x))\n if self.downsample:\n x = F.avg_pool2d(x, 2)\n return x\n\n\nclass ResBlock(nn.Module):\n \"\"\"Pre-activate residual block\"\"\"\n def __init__(self, C_in, C_out, kernel_size=3, padding=1, upsample=False, downsample=False,\n norm='none', w_norm='none', activ='relu', pad_type='zero', dropout=0.):\n assert not (upsample and downsample)\n super().__init__()\n w_norm = w_norm_dispatch(w_norm)\n self.C_in = C_in\n self.C_out = C_out\n self.upsample = upsample\n self.downsample = downsample\n\n self.conv1 = ConvBlock(C_in, C_out, kernel_size, 1, padding, norm, activ,\n upsample=upsample, w_norm=w_norm, pad_type=pad_type,\n dropout=dropout)\n self.conv2 = ConvBlock(C_out, C_out, kernel_size, 1, padding, norm, activ,\n w_norm=w_norm, pad_type=pad_type, dropout=dropout)\n\n if C_in != C_out or upsample or downsample:\n self.skip = w_norm(nn.Conv2d(C_in, C_out, 1))\n\n def forward(self, x):\n out = x\n\n out = self.conv1(out)\n out = self.conv2(out)\n\n if self.downsample:\n out = F.avg_pool2d(out, 2)\n\n if hasattr(self, 'skip'):\n if self.upsample:\n x = F.interpolate(x, scale_factor=2)\n x = self.skip(x)\n if self.downsample:\n x = F.avg_pool2d(x, 2)\n\n out = out + x\n return out\n\n\nclass Upsample1x1(nn.Module):\n \"\"\"Upsample 1x1 to 2x2 using Linear\"\"\"\n def __init__(self, C_in, C_out, norm='none', activ='relu', w_norm='none'):\n assert norm.lower() != 'in', 'Do not use instance norm for 1x1 spatial size'\n super().__init__()\n self.C_in = C_in\n self.C_out = C_out\n self.proj = ConvBlock(\n C_in, C_out*4, 1, 1, 0, norm=norm, activ=activ, w_norm=w_norm\n )\n\n def forward(self, x):\n # x: [B, C_in, 1, 1]\n x = self.proj(x) # [B, C_out*4, 1, 1]\n B, C = x.shape[:2]\n return x.view(B, C//4, 2, 2)\n\n\nclass HourGlass(nn.Module):\n \"\"\"U-net like hourglass module\"\"\"\n def __init__(self, C_in, C_max, size, n_downs, n_mids=1, norm='none', activ='relu',\n w_norm='none', pad_type='zero'):\n \"\"\"\n Args:\n C_max: maximum C_out of left downsampling block's output\n \"\"\"\n super().__init__()\n assert size == n_downs ** 2, \"HGBlock assume that the spatial size is downsampled to 1x1.\"\n self.C_in = C_in\n\n ConvBlk = partial(ConvBlock, norm=norm, activ=activ, w_norm=w_norm, pad_type=pad_type)\n\n self.lefts = nn.ModuleList()\n c_in = C_in\n for i in range(n_downs):\n c_out = min(c_in*2, C_max)\n self.lefts.append(ConvBlk(c_in, c_out, downsample=True))\n c_in = c_out\n\n # 1x1 conv for mids\n self.mids = nn.Sequential(\n *[\n ConvBlk(c_in, c_out, kernel_size=1, padding=0)\n for _ in range(n_mids)\n ]\n )\n\n self.rights = nn.ModuleList()\n for i, lb in enumerate(self.lefts[::-1]):\n c_out = lb.C_in\n c_in = lb.C_out\n channel_in = c_in*2 if i else c_in # for channel concat\n if i == 0:\n block = Upsample1x1(channel_in, c_out, norm=norm, activ=activ, w_norm=w_norm)\n else:\n block = ConvBlk(channel_in, c_out, upsample=True)\n self.rights.append(block)\n\n def forward(self, x):\n features = []\n for lb in self.lefts:\n x = lb(x)\n features.append(x)\n\n assert x.shape[-2:] == torch.Size((1, 1))\n\n for i, (rb, lf) in enumerate(zip(self.rights, features[::-1])):\n if i:\n x = torch.cat([x, lf], dim=1)\n x = rb(x)\n\n return x\n" }, { "path": "models/modules/modules.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\n\"\"\"\nimport torch.nn as nn\n\n\ndef split_dim(x, dim, n_chunks):\n shape = x.shape\n assert shape[dim] % n_chunks == 0\n return x.view(*shape[:dim], n_chunks, shape[dim] // n_chunks, *shape[dim+1:])\n\n\ndef weights_init(init_type='default'):\n \"\"\"Adopted and modified from FUNIT\n\n Copyright (C) 2019 NVIDIA Corporation. All rights reserved.\n Licensed under the CC BY-NC-SA 4.0 license\n (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/legalcode).\n \"\"\"\n def init_fun(m):\n classname = m.__class__.__name__\n if (classname.find('Conv') == 0 or classname.find('Linear') == 0) and hasattr(m, 'weight'):\n if init_type == 'gaussian':\n nn.init.normal_(m.weight.data, 0.0, 0.02)\n elif init_type == 'xavier':\n nn.init.xavier_normal_(m.weight.data, gain=2**0.5)\n elif init_type == 'kaiming':\n nn.init.kaiming_normal_(m.weight.data, a=0, mode='fan_in')\n elif init_type == 'orthogonal':\n nn.init.orthogonal_(m.weight.data, gain=2**0.5)\n elif init_type == 'default':\n pass\n else:\n assert 0, \"Unsupported initialization: {}\".format(init_type)\n\n if hasattr(m, 'bias') and m.bias is not None:\n nn.init.constant_(m.bias.data, 0.0)\n\n return init_fun\n\n\ndef spectral_norm(module):\n \"\"\" init & apply spectral norm \"\"\"\n nn.init.xavier_uniform_(module.weight, 2 ** 0.5)\n if hasattr(module, 'bias') and module.bias is not None:\n module.bias.data.zero_()\n\n return nn.utils.spectral_norm(module)\n" }, { "path": "models/modules/self_attention.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.functional as F\nfrom .modules import split_dim\nfrom .blocks import w_norm_dispatch, ConvBlock, norm_dispatch\n\n\nclass Attention(nn.Module):\n def __init__(self, C_in_q, C_in_kv, C_qk, C_v, w_norm='none', scale=False, n_heads=1,\n down_kv=False, rel_pos_size=None):\n \"\"\"\n Args:\n C_in_q: query source (encoder feature x)\n C_in_kv: key/value source (decoder feature y)\n C_qk: inner query/key dim, which should be same\n C_v: inner value dim, which same as output dim\n\n down_kv: Area attention for lightweight self-attention\n w/ mean pooling.\n rel_pos_size: height & width for relative positional embedding.\n If None or 0 is given, do not use relative positional embedding.\n \"\"\"\n super().__init__()\n self.n_heads = n_heads\n self.down_kv = down_kv\n\n w_norm = w_norm_dispatch(w_norm)\n self.q_proj = w_norm(nn.Conv1d(C_in_q, C_qk, 1))\n self.k_proj = w_norm(nn.Conv1d(C_in_kv, C_qk, 1))\n self.v_proj = w_norm(nn.Conv1d(C_in_kv, C_v, 1))\n self.out = w_norm(nn.Conv2d(C_v, C_v, 1))\n\n if scale:\n self.scale = 1. / (C_qk ** 0.5)\n\n if rel_pos_size:\n C_h_qk = C_qk // n_heads\n self.rel_pos = RelativePositionalEmbedding2d(\n C_h_qk, rel_pos_size, rel_pos_size, down_kv=down_kv\n )\n\n def forward(self, x, y):\n \"\"\" Attend from x (decoder) to y (encoder)\n\n Args:\n x: decoder feature\n y: encoder feature\n \"\"\"\n B, C, H, W = x.shape\n flat_x = x.flatten(start_dim=2) # [B, C, H*W]\n\n if not self.down_kv:\n flat_y = y.flatten(start_dim=2)\n else:\n y_down = F.avg_pool2d(y, 2)\n flat_y = y_down.flatten(2) # [B, C, H*W/4]\n\n query = self.q_proj(flat_x) # [B, C_qk, H*W]\n key = self.k_proj(flat_y) # [B, C_qk, H*W]\n value = self.v_proj(flat_y) # [B, C, H*W]\n\n query = split_dim(query, 1, self.n_heads)\n key = split_dim(key, 1, self.n_heads)\n value = split_dim(value, 1, self.n_heads)\n\n attn_score = torch.einsum('bhcq,bhck->bhqk', query, key) # [B, n_heads, H*W, H*W]\n if hasattr(self, 'rel_pos'):\n attn_score += self.rel_pos(query)\n if hasattr(self, 'scale'):\n attn_score *= self.scale\n\n attn_w = F.softmax(attn_score, dim=-1)\n attn_out = torch.einsum('bhqk,bhck->bhcq', attn_w, value).reshape(B, C, H, W)\n out = self.out(attn_out)\n\n return out\n\n\nclass AttentionFFNBlock(nn.Module):\n \"\"\" Transformer-like attention + ffn block \"\"\"\n def __init__(self, C_in_q, C_in_kv, C_qk, C_v, size, scale=True, norm='ln',\n dropout=0.1, activ='relu', n_heads=1, ffn_mult=4, area=False, rel_pos=False):\n super().__init__()\n self.C_out = C_v\n if rel_pos:\n rel_pos = size\n self.attn = Attention(\n C_in_q, C_in_kv, C_qk, C_v,\n scale=scale, n_heads=n_heads, down_kv=area, rel_pos_size=rel_pos\n )\n self.dropout = nn.Dropout2d(dropout)\n self.ffn = nn.Sequential(\n ConvBlock(C_v, C_v*ffn_mult, 1, 1, 0, activ='none'),\n nn.Dropout2d(dropout),\n ConvBlock(C_v*ffn_mult, C_v, 1, 1, 0, activ=activ)\n )\n if norm == 'ln':\n self.norm = nn.LayerNorm([C_v, size, size])\n else:\n norm = norm_dispatch(norm)\n self.norm = norm(C_v)\n\n def forward(self, x, y):\n skip = x\n x = self.norm(x)\n x = self.attn(x, y)\n x = self.dropout(x)\n\n x = self.ffn(x)\n x += skip\n\n return x\n\n\nclass SAFFNBlock(AttentionFFNBlock):\n def __init__(self, C, size, C_qk_ratio=0.25, scale=True, norm='ln', dropout=0.1, activ='relu',\n n_heads=1, ffn_mult=4, area=False, rel_pos=False):\n C_in_q = C\n C_in_kv = C\n C_qk = int(C * C_qk_ratio)\n C_v = C\n\n super().__init__(\n C_in_q, C_in_kv, C_qk, C_v, size, scale, norm, dropout, activ, n_heads,\n ffn_mult, area, rel_pos\n )\n\n self.C_in = C\n\n def forward(self, x):\n return super().forward(x, x)\n\n\nclass GlobalContext(nn.Module):\n \"\"\" Global-context \"\"\"\n def __init__(self, C, bottleneck_ratio=0.25, w_norm='none'):\n super().__init__()\n C_bottleneck = int(C * bottleneck_ratio)\n w_norm = w_norm_dispatch(w_norm)\n self.k_proj = w_norm(nn.Conv2d(C, 1, 1))\n self.transform = nn.Sequential(\n w_norm(nn.Linear(C, C_bottleneck)),\n nn.LayerNorm(C_bottleneck),\n nn.ReLU(),\n w_norm(nn.Linear(C_bottleneck, C))\n )\n\n def forward(self, x):\n # x: [B, C, H, W]\n context_logits = self.k_proj(x) # [B, 1, H, W]\n context_weights = F.softmax(context_logits.flatten(1), dim=1) # [B, HW]\n context = torch.einsum('bci,bi->bc', x.flatten(2), context_weights)\n out = self.transform(context)\n\n return out[..., None, None]\n\n\nclass GCBlock(nn.Module):\n \"\"\" Global-context block \"\"\"\n def __init__(self, C, bottleneck_ratio=0.25, w_norm='none'):\n super().__init__()\n self.gc = GlobalContext(C, bottleneck_ratio, w_norm)\n\n def forward(self, x):\n gc = self.gc(x)\n return x + gc\n\n\nclass RelativePositionalEmbedding2d(nn.Module):\n \"\"\" Learned relative positional embedding\n return Q * (R_x + R_y) for input Q and learned embedding R\n \"\"\"\n def __init__(self, emb_dim, H, W, down_kv=False):\n super().__init__()\n self.H = H\n self.W = W\n self.down_kv = down_kv\n\n self.h_emb = nn.Embedding(H*2-1, emb_dim)\n self.w_emb = nn.Embedding(W*2-1, emb_dim)\n\n rel_y, rel_x = self.rel_grid()\n self.register_buffer('rel_y', rel_y)\n self.register_buffer('rel_x', rel_x)\n\n def rel_grid(self):\n # rel_y in [-(H-1), (H-1)]\n # rel_x in [-(W-1), (W-1)]\n y, x = torch.meshgrid(torch.arange(self.H), torch.arange(self.W))\n\n # rel_y[i, j] = j_y - i_y\n # rel_x[i, j] = j_x - i_x\n rel_y = y.reshape(1, -1) - y.reshape(-1, 1)\n rel_x = x.reshape(1, -1) - x.reshape(-1, 1)\n\n if self.down_kv:\n def down(x):\n n_q, n_k = x.shape\n x = x.view(n_q, 1, int(n_k**0.5), int(n_k**0.5))\n return (F.avg_pool2d(x.float(), 2) - 0.5).flatten(1).long()\n\n rel_y = down(rel_y)\n rel_x = down(rel_x)\n\n # shifting negative values to semi-positive values (>=0)\n rel_y += (self.H-1)\n rel_x += (self.W-1)\n\n return rel_y, rel_x\n\n def forward(self, query):\n \"\"\"\n Args:\n query: [B, n_heads, C_qk, H*W]\n\n return:\n [B, n_heads, H*W, H*W]\n \"\"\"\n r_x = self.w_emb(self.rel_x) # [H*W, H*W, C_qk]\n r_y = self.h_emb(self.rel_y) # [H*W, H*W, C_qk]\n\n S_rel = torch.einsum('bhci,ijc->bhij', query, r_x + r_y)\n return S_rel\n" }, { "path": "requirements.txt", "content": "torch==1.1.0\ntorchvision==0.2.2\nh5py==2.9.0\nnumpy==1.17.2\nPillow==6.2.0\nsconf==0.2.1\ntqdm==4.47.0\ntensorboard==2.0.0\ntensorboardX==1.9\nfontTools==4.12.1\nfire==0.2.1\n" }, { "path": "scripts/prepare_dataset.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport os\nimport json\nfrom itertools import chain\nfrom functools import reduce\nfrom pathlib import Path\nfrom tqdm import tqdm\n\nimport h5py as h5\nimport fire\nimport numpy as np\nfrom PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, features\nfrom fontTools.ttLib import TTFont\n\nfrom logger import Logger\nfrom datasets import thai_decompose as thai\n\n\nCODE_RANGE = {\n 'kor': [[0x0021, 0x007E], [0x3131, 0x3163], [0xAC00, 0xD7A3]],\n 'thai': [[0x0E01, 0x0E3A], [0x0E3F, 0x0E5B]]\n}\n\n\ndef get_code_points(language):\n codes = set()\n code_range = CODE_RANGE[language]\n for rangemin, rangemax in code_range:\n for codepoint in range(rangemin, rangemax+1):\n codes.add(chr(codepoint))\n\n return codes\n\n\ndef dump_to_hdf5(dump_path, font_name, images, chars, compression=None):\n with h5.File(dump_path, 'w') as f:\n dset = f.create_group('dataset')\n dset.attrs['font_name'] = font_name\n N = len(images)\n dset.create_dataset('images', (N, 128, 128), np.uint8, compression=compression,\n data=np.stack(images))\n data = np.array(chars)\n dset.create_dataset('chars', data.shape, np.int, compression=compression,\n data=np.array(chars))\n\n\nclass FontProcessor(object):\n def __init__(self, language, resize_method=\"bilinear\", font_size_factor=2, sample_size=128):\n if language == 'thai':\n assert features.check('raqm'), 'Please install raqm first for thai font rendering'\n\n self.logger = Logger.get(file_path='preparedata.log', level='error')\n\n self.language = language\n self.targetcodes = get_code_points(self.language)\n if resize_method == 'bilinear':\n self.resize_method = Image.BILINEAR\n else:\n raise ValueError('Invalid resize method: {}'.format(resize_method))\n self.sample_size = sample_size\n self.font_size = self.sample_size * font_size_factor\n\n def ord(self, char):\n if self.language == 'kor':\n return ord(char)\n elif self.language == 'thai':\n return thai.decompose_ords(char)\n else:\n raise ValueError(self.language)\n\n def is_renderable_char(self, font, ch):\n ch = self.fix_char_order_if_thai(ch)\n try:\n size = reduce(lambda x, y: x * y, font.getsize(ch))\n except OSError:\n self.logger.warning('{}, \"{}\" ({}) cannot be opened'.format(font, ch, self.ord(ch)))\n return False\n if not size:\n self.logger.warning('{}, \"{}\" ({}) has size {}'.format(\n font, ch, self.ord(ch), font.getsize(ch))\n )\n return False\n\n return True\n\n def avail_chars(self, targetfontpath, pilfont):\n ttfont = TTFont(targetfontpath)\n existing_chars = {chr(key) for table in ttfont['cmap'].tables for key in table.cmap.keys()}\n rendercheckedchars = {ch for ch in existing_chars if self.is_renderable_char(pilfont, ch)}\n\n return rendercheckedchars\n\n def get_charsize(self, char, font):\n char = self.fix_char_order_if_thai(char)\n size_x, size_y = font.getsize(char)\n offset_x, offset_y = font.getoffset(char)\n\n return size_x-offset_x, size_y-offset_y\n\n def render_center_no_offset(self, char, font, fontmaxsize, size=128, margin=0):\n char = self.fix_char_order_if_thai(char)\n size_x, size_y = font.getsize(char)\n offset_x, offset_y = font.getoffset(char)\n roi_w = size_x-offset_x\n roi_h = size_y-offset_y\n img = Image.new('L', (roi_w, roi_h), 255)\n draw = ImageDraw.Draw(img)\n draw.text((-offset_x, -offset_y), char, font=font)\n\n if img.size[0] == 0 or img.size[1] == 0:\n self.logger.warning(\n '{}, \"{}\" ({}) is empty (size=0)'.format(font, char, self.ord(char))\n )\n return False\n\n npimg = 255 - np.array(img)\n if not npimg.sum():\n self.logger.warning(\n '{}, \"{}\" ({}) is empty (no black)'.format(font, char, self.ord(char))\n )\n return False\n wmin = npimg.sum(0).nonzero()[0].min()\n wmax = npimg.sum(0).nonzero()[0].max()\n hmin = npimg.sum(1).nonzero()[0].min()\n hmax = npimg.sum(1).nonzero()[0].max()\n\n npimg = 255 - npimg[hmin:hmax+1, wmin:wmax+1]\n canvas_size = int(fontmaxsize*(1+margin))\n\n left_margin = (canvas_size - roi_w)//2\n right_margin = canvas_size - roi_w - left_margin\n top_margin = (canvas_size - roi_h)//2\n bottom_margin = canvas_size - roi_h - top_margin\n\n npimg = np.pad(npimg, ((top_margin, bottom_margin), (left_margin, right_margin)),\n 'constant', constant_values=255)\n img = Image.fromarray(npimg).resize((size, size), resample=self.resize_method)\n\n return img\n\n def dump_fonts(self, fonts, dump_dir, compression=None):\n \"\"\"\n calculates maximum size of available codepoints\n target text character is rendered accordingly\n relative size within each font are maintained proportionally\n relative size across fonts are adjusted\n (Maximum size codepoint to be maintained in the canvas)\n \"\"\"\n self.logger.info('# Font candidates: {}'.format(len(fonts)))\n\n dump_dir = Path(dump_dir)\n dump_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n assert dump_dir.is_dir()\n\n n_fonts = len(fonts)\n for i, targetfontpath in enumerate(fonts):\n targetfontname = os.path.basename(targetfontpath) # w/ ext\n font_name = os.path.splitext(targetfontname)[0] # w/o ext\n hdf5_name = \"{}.hdf5\".format(font_name)\n dump_path = dump_dir / hdf5_name\n\n if dump_path.exists():\n continue\n\n font = ImageFont.truetype(targetfontpath, self.font_size)\n codepoints = self.avail_chars(targetfontpath, font)\n # available & desired fonts\n codepoints = codepoints & self.targetcodes # avail chars\n if self.language == 'kor':\n if len(codepoints) == 0:\n self.logger.error(\"Font {} don't have any valid chars\".format(targetfontname))\n continue\n elif self.language == 'thai':\n if codepoints != self.targetcodes:\n self.logger.error(\"Font {} don't have full components ({}, {})\".format(\n targetfontname, len(codepoints), len(self.targetcodes)))\n continue\n\n codepoints = list(thai.complete_chars())\n else:\n raise ValueError(self.language)\n\n # max rendered size\n sizes = [self.get_charsize(codepoint, font) for codepoint in codepoints]\n fontmaxsize = max(chain(*sizes))\n\n images = []\n chars = []\n c = 0\n for codepoint in tqdm(codepoints, desc=f\"{i+1}. {font_name}\"):\n if not codepoint:\n self.logger.error(\"Wrong codepoint: {}\".format(codepoint))\n raise ValueError(codepoint)\n\n img = self.render_center_no_offset(codepoint, font, fontmaxsize,\n size=self.sample_size, margin=0)\n if not img:\n continue\n images.append(img)\n chars.append(self.ord(codepoint))\n\n dump_to_hdf5(dump_path, targetfontname, images, chars, compression=compression)\n\n self.logger.info(\"[{:3d}/{:3d}] {} has {} valid chars and {} images...\".format(\n i+1, n_fonts, font_name, len(codepoints), len(images)))\n\n def fix_char_order_if_thai(self, char):\n \"\"\" Fix character component order for correct rendering\n consonant - upper - highest - lower\n => consonant - lower - upper - highest\n \"\"\"\n if self.language == 'thai':\n ords = thai.decompose_ords(char)\n char = thai.compose(ords[0], ords[3], ords[1], ords[2])\n return char\n\n\ndef main(language, fonts_dir, meta_path, dump_dir):\n \"\"\"\n Args:\n language: kor / thai\n fonts_dir: font directory that has ttf files\n meta_path: meta file path\n dump_dir: dataset dir\n \"\"\"\n fonts_dir = Path(fonts_dir)\n\n meta = json.load(open(meta_path))\n allfonts = set(meta['train']['fonts'] + meta['valid']['fonts'])\n fonts = [\n str(fname) for fname in fonts_dir.rglob(\"*.ttf\") if fname.name in allfonts\n ]\n assert len(allfonts) == len(fonts)\n\n processor = FontProcessor(language)\n processor.dump_fonts(fonts, dump_dir)\n\n\nif __name__ == '__main__':\n fire.Fire(main)\n" }, { "path": "ssim.py", "content": "from math import exp\nimport torch\nimport torch.nn.functional as F\n\n\n###############################################################################\n# SSIM and MS-SSIM\n# from https://github.com/jorge-pessoa/pytorch-msssim\n###############################################################################\n\ndef gaussian(window_size, sigma):\n gauss = torch.Tensor(\n [exp(-(x - window_size//2)**2/float(2*sigma**2)) for x in range(window_size)]\n )\n return gauss/gauss.sum()\n\n\ndef create_window(window_size, channel=1):\n _1D_window = gaussian(window_size, 1.5).unsqueeze(1)\n _2D_window = _1D_window.mm(_1D_window.t()).float().unsqueeze(0).unsqueeze(0)\n window = _2D_window.expand(channel, 1, window_size, window_size).contiguous()\n return window\n\n\ndef ssim(img1, img2, window_size=11, window=None, size_average=True, full=False, val_range=None):\n # Value range can be different from 255. Other common ranges are 1 (sigmoid) and 2 (tanh).\n if val_range is None:\n if torch.max(img1) > 128:\n max_val = 255\n else:\n max_val = 1\n\n if torch.min(img1) < -0.5:\n min_val = -1\n else:\n min_val = 0\n L = max_val - min_val\n else:\n L = val_range\n\n padd = 0\n (_, channel, height, width) = img1.size()\n if window is None:\n real_size = min(window_size, height, width)\n window = create_window(real_size, channel=channel).to(img1.device)\n\n mu1 = F.conv2d(img1, window, padding=padd, groups=channel)\n mu2 = F.conv2d(img2, window, padding=padd, groups=channel)\n\n mu1_sq = mu1.pow(2)\n mu2_sq = mu2.pow(2)\n mu1_mu2 = mu1 * mu2\n\n sigma1_sq = F.conv2d(img1 * img1, window, padding=padd, groups=channel) - mu1_sq\n sigma2_sq = F.conv2d(img2 * img2, window, padding=padd, groups=channel) - mu2_sq\n sigma12 = F.conv2d(img1 * img2, window, padding=padd, groups=channel) - mu1_mu2\n\n C1 = (0.01 * L) ** 2\n C2 = (0.03 * L) ** 2\n\n v1 = 2.0 * sigma12 + C2\n v2 = sigma1_sq + sigma2_sq + C2\n cs = torch.mean(v1 / v2) # contrast sensitivity\n\n ssim_map = ((2 * mu1_mu2 + C1) * v1) / ((mu1_sq + mu2_sq + C1) * v2)\n\n if size_average:\n ret = ssim_map.mean()\n else:\n ret = ssim_map.mean(1).mean(1).mean(1)\n\n if full:\n return ret, cs\n return ret\n\n\ndef msssim(img1, img2, weights=None, window_size=11, window=None, size_average=True,\n val_range=None, normalize=False):\n if weights is None:\n weights = torch.FloatTensor([0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333]).to(img1.device)\n levels = weights.size(0)\n mssim = []\n mcs = []\n for _ in range(levels):\n sim, cs = ssim(\n img1, img2, window_size=window_size, window=window, size_average=size_average,\n full=True, val_range=val_range\n )\n mssim.append(sim)\n mcs.append(cs)\n\n img1 = F.avg_pool2d(img1, (2, 2))\n img2 = F.avg_pool2d(img2, (2, 2))\n\n mssim = torch.stack(mssim)\n mcs = torch.stack(mcs)\n\n # Normalize (to avoid NaNs during training unstable models, not compliant with original definition)\n if normalize:\n mssim = (mssim + 1) / 2\n mcs = (mcs + 1) / 2\n\n pow1 = mcs ** weights\n pow2 = mssim ** weights\n # From Matlab implementation https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/iwssim/\n output = torch.prod(pow1[:-1] * pow2[-1])\n return output\n\n\n# Classes to re-use window\nclass SSIM(torch.nn.Module):\n def __init__(self, window_size=11, size_average=True, val_range=None, channel=1):\n super(SSIM, self).__init__()\n self.window_size = window_size\n self.size_average = size_average\n self.val_range = val_range\n self.channel = channel\n\n window = create_window(window_size, channel)\n self.register_buffer('window', window)\n\n def forward(self, img1, img2):\n assert self.channel == img1.size(1)\n\n return ssim(\n img1, img2, window=self.window, window_size=self.window_size,\n size_average=self.size_average, val_range=self.val_range\n )\n\n\nclass MSSSIM(torch.nn.Module):\n def __init__(self, weights=None, window_size=11, size_average=True, val_range=None, channel=1,\n normalize=False):\n super(MSSSIM, self).__init__()\n self.window_size = window_size\n self.size_average = size_average\n self.val_range = val_range\n self.channel = channel\n self.normalize = normalize\n\n if weights is None:\n weights = [0.0448, 0.2856, 0.3001, 0.2363, 0.1333]\n self.register_buffer('weights', torch.as_tensor(weights))\n window = create_window(window_size, channel)\n self.register_buffer('window', window)\n\n def forward(self, img1, img2):\n assert img1.size(1) == self.channel\n return msssim(\n img1, img2, weights=self.weights,\n window_size=self.window_size, window=self.window, size_average=self.size_average,\n val_range=self.val_range, normalize=self.normalize\n )\n" }, { "path": "train.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport sys\nimport json\nfrom pathlib import Path\nimport argparse\nimport random\n\nimport torch\nfrom torch.utils.data import DataLoader\nimport torch.optim as optim\nfrom torchvision import transforms\nimport numpy as np\nfrom sconf import Config, dump_args\n\nfrom logger import Logger\nfrom models import MACore, Discriminator, AuxClassifier\nfrom models.modules import weights_init\nfrom datasets import HDF5Data, get_ma_dataset, get_ma_val_dataset\nimport datasets.kor_decompose as kor\nimport datasets.thai_decompose as thai\nimport utils\nfrom trainer import Trainer, load_checkpoint\nfrom evaluator import Evaluator\n\n\ndef get_dset_loader(data, avail_fonts, avail_chars, transform, shuffle, cfg, content_font=None):\n dset, collate_fn = get_ma_dataset(\n data,\n avail_fonts,\n avail_chars=avail_chars,\n transform=transform,\n **cfg.get('dset_args', {}),\n content_font=content_font,\n language=cfg['language']\n )\n loader = DataLoader(dset, batch_size=cfg['batch_size'], shuffle=shuffle,\n num_workers=cfg['n_workers'], collate_fn=collate_fn)\n\n return dset, loader\n\n\ndef get_val_dset_loader(data, avail_fonts, avail_chars, trn_avail_chars, transform,\n batch_size, n_workers=2, n_max_match=3, content_font=None, language=None):\n style_avails = {\n font_name: trn_avail_chars for font_name in avail_fonts\n }\n dset, collate_fn = get_ma_val_dataset(\n data,\n avail_fonts,\n avail_chars,\n style_avails,\n n_max_match=n_max_match,\n transform=transform,\n ret_targets=True,\n first_shuffle=True,\n content_font=content_font,\n language=language\n )\n loader = DataLoader(dset, batch_size=batch_size, shuffle=False,\n num_workers=n_workers, collate_fn=collate_fn)\n\n return dset, loader\n\n\ndef setup_args_and_config():\n parser = argparse.ArgumentParser('MaHFG')\n parser.add_argument(\"name\")\n parser.add_argument(\"config_paths\", nargs=\"+\")\n parser.add_argument(\"--show\", action=\"store_true\", default=False)\n parser.add_argument(\"--resume\", default=None)\n parser.add_argument(\"--log_lv\", default='info')\n parser.add_argument(\"--debug\", default=False, action=\"store_true\")\n parser.add_argument(\"--tb-image\", default=False, action=\"store_true\",\n help=\"Write image log to tensorboard\")\n parser.add_argument(\"--deterministic\", default=False, action=\"store_true\")\n\n args, left_argv = parser.parse_known_args()\n assert not args.name.endswith(\".yaml\")\n\n cfg = Config(*args.config_paths, colorize_modified_item=True)\n cfg.argv_update(left_argv)\n\n if args.debug:\n cfg['print_freq'] = 1\n cfg['tb_freq'] = 1\n cfg['max_iter'] = 10\n # cfg['save'] = 'last'\n cfg['val_freq'] = 5\n cfg['save_freq'] = 10\n args.name += \"_debug\"\n args.tb_image = True\n args.log_lv = 'debug'\n\n cfg['data_dir'] = Path(cfg['data_dir'])\n\n assert cfg['save_freq'] % cfg['val_freq'] == 0\n\n return args, cfg\n\n\ndef setup_language_dependent(cfg):\n if cfg['language'] == 'kor':\n content_font = \"NanumBarunpenR.ttf\"\n n_comp_types = 3 # cho, jung, jong\n n_comps = kor.N_COMPONENTS\n elif cfg['language'] == 'thai':\n content_font = \"NotoSansThai-Regular.ttf\"\n n_comp_types = 4 # consonant, upper, highest, lower\n n_comps = thai.N_COMPONENTS\n else:\n raise ValueError(cfg['language'])\n\n return content_font, n_comp_types, n_comps\n\n\ndef setup_data(cfg, val_transform):\n \"\"\" setup data, meta_data, and check cross-validation flag\n\n Return (tuple): (data, meta_data)\n data (HDF5Data)\n meta_data (dict)\n \"\"\"\n hdf5_paths = list(cfg['data_dir'].glob(\"*.hdf5\"))\n hdf5_data = HDF5Data(hdf5_paths, val_transform, language=cfg['language'])\n\n # setup meta data\n meta = json.load(open(cfg['data_meta']))\n\n return hdf5_data, meta\n\n\ndef setup_cv_dset_loader(hdf5_data, meta, val_transform, n_comp_types, content_font, cfg):\n trn_chars = meta['train']['chars']\n batch_size = cfg['batch_size'] * 3\n n_workers = cfg['n_workers']\n n_max_match = n_comp_types # for validation dset\n # seen fonts, unseen chars -> same as original unseen validation\n sfuc_dset, sfuc_loader = get_val_dset_loader(\n hdf5_data, meta['train']['fonts'], meta['valid']['chars'], trn_chars, val_transform,\n batch_size, n_workers, n_max_match, content_font, cfg['language']\n )\n # unseen fonts, seen chars\n ufsc_dset, ufsc_loader = get_val_dset_loader(\n hdf5_data, meta['valid']['fonts'], meta['train']['chars'], trn_chars, val_transform,\n batch_size, n_workers, n_max_match, content_font, cfg['language']\n )\n # unseen fonts, unseen chars\n ufuc_dset, ufuc_loader = get_val_dset_loader(\n hdf5_data, meta['valid']['fonts'], meta['valid']['chars'], trn_chars, val_transform,\n batch_size, n_workers, n_max_match, content_font, cfg['language']\n )\n # setup val_loaders\n val_loaders = {\n \"SeenFonts-UnseenChars\": sfuc_loader,\n \"UnseenFonts-SeenChars\": ufsc_loader,\n \"UnseenFonts-UnseenChars\": ufuc_loader\n }\n\n return val_loaders\n\n\ndef main():\n ############################\n # argument setup\n ############################\n args, cfg = setup_args_and_config()\n\n if args.show:\n print(\"### Run Argv:\\n> {}\".format(' '.join(sys.argv)))\n print(\"### Run Arguments:\")\n s = dump_args(args)\n print(s + '\\n')\n print(\"### Configs:\")\n print(cfg.dumps())\n sys.exit()\n\n timestamp = utils.timestamp()\n unique_name = \"{}_{}\".format(timestamp, args.name)\n cfg['unique_name'] = unique_name # for save directory\n cfg['name'] = args.name\n\n utils.makedirs('logs')\n utils.makedirs(Path('checkpoints', unique_name))\n\n # logger\n logger_path = Path('logs', f\"{unique_name}.log\")\n logger = Logger.get(file_path=logger_path, level=args.log_lv, colorize=True)\n\n # writer\n image_scale = 0.6\n writer_path = Path('runs', unique_name)\n if args.tb_image:\n writer = utils.TBWriter(writer_path, scale=image_scale)\n else:\n image_path = Path('images', unique_name)\n writer = utils.TBDiskWriter(writer_path, image_path, scale=image_scale)\n\n # log default informations\n args_str = dump_args(args)\n logger.info(\"Run Argv:\\n> {}\".format(' '.join(sys.argv)))\n logger.info(\"Args:\\n{}\".format(args_str))\n logger.info(\"Configs:\\n{}\".format(cfg.dumps()))\n logger.info(\"Unique name: {}\".format(unique_name))\n\n # seed\n np.random.seed(cfg['seed'])\n torch.manual_seed(cfg['seed'])\n random.seed(cfg['seed'])\n\n if args.deterministic:\n # https://discuss.pytorch.org/t/how-to-get-deterministic-behavior/18177/16\n # https://pytorch.org/docs/stable/notes/randomness.html\n torch.backends.cudnn.benchmark = False\n torch.backends.cudnn.deterministic = True\n cfg['n_workers'] = 0\n logger.info(\"#\" * 80)\n logger.info(\"# Deterministic option is activated !\")\n logger.info(\"#\" * 80)\n else:\n torch.backends.cudnn.benchmark = True\n\n ############################\n # setup dataset & loader\n ############################\n logger.info(\"Get dataset ...\")\n\n # setup language dependent values\n content_font, n_comp_types, n_comps = setup_language_dependent(cfg)\n\n # setup transform\n transform = transforms.Compose([\n transforms.ToTensor(),\n transforms.Normalize([0.5], [0.5])\n ])\n\n # setup data\n hdf5_data, meta = setup_data(cfg, transform)\n\n # setup dataset\n trn_dset, loader = get_dset_loader(\n hdf5_data, meta['train']['fonts'], meta['train']['chars'], transform, True, cfg,\n content_font=content_font\n )\n\n logger.info(\"### Training dataset ###\")\n logger.info(\"# of avail fonts = {}\".format(trn_dset.n_fonts))\n logger.info(f\"Total {len(loader)} iterations per epochs\")\n logger.info(\"# of avail items = {}\".format(trn_dset.n_avails))\n logger.info(f\"#fonts = {trn_dset.n_fonts}, #chars = {trn_dset.n_chars}\")\n\n val_loaders = setup_cv_dset_loader(\n hdf5_data, meta, transform, n_comp_types, content_font, cfg\n )\n sfuc_loader = val_loaders['SeenFonts-UnseenChars']\n sfuc_dset = sfuc_loader.dataset\n ufsc_loader = val_loaders['UnseenFonts-SeenChars']\n ufsc_dset = ufsc_loader.dataset\n ufuc_loader = val_loaders['UnseenFonts-UnseenChars']\n ufuc_dset = ufuc_loader.dataset\n\n logger.info(\"### Cross-validation datasets ###\")\n logger.info(\n \"Seen fonts, Unseen chars | \"\n \"#items = {}, #fonts = {}, #chars = {}, #steps = {}\".format(\n len(sfuc_dset), len(sfuc_dset.fonts), len(sfuc_dset.chars), len(sfuc_loader)))\n logger.info(\n \"Unseen fonts, Seen chars | \"\n \"#items = {}, #fonts = {}, #chars = {}, #steps = {}\".format(\n len(ufsc_dset), len(ufsc_dset.fonts), len(ufsc_dset.chars), len(ufsc_loader)))\n logger.info(\n \"Unseen fonts, Unseen chars | \"\n \"#items = {}, #fonts = {}, #chars = {}, #steps = {}\".format(\n len(ufuc_dset), len(ufuc_dset.fonts), len(ufuc_dset.chars), len(ufuc_loader)))\n\n ############################\n # build model\n ############################\n logger.info(\"Build model ...\")\n # generator\n g_kwargs = cfg.get('g_args', {})\n gen = MACore(\n 1, cfg['C'], 1, **g_kwargs, n_comps=n_comps, n_comp_types=n_comp_types,\n language=cfg['language']\n )\n gen.cuda()\n gen.apply(weights_init(cfg['init']))\n\n d_kwargs = cfg.get('d_args', {})\n disc = Discriminator(cfg['C'], trn_dset.n_fonts, trn_dset.n_chars, **d_kwargs)\n disc.cuda()\n disc.apply(weights_init(cfg['init']))\n\n if cfg['ac_w'] > 0.:\n C = gen.mem_shape[0]\n aux_clf = AuxClassifier(C, n_comps, **cfg['ac_args'])\n aux_clf.cuda()\n aux_clf.apply(weights_init(cfg['init']))\n else:\n aux_clf = None\n assert cfg['ac_gen_w'] == 0., \"ac_gen loss is only available with ac loss\"\n\n # setup optimizer\n g_optim = optim.Adam(gen.parameters(), lr=cfg['g_lr'], betas=cfg['adam_betas'])\n d_optim = optim.Adam(disc.parameters(), lr=cfg['d_lr'], betas=cfg['adam_betas'])\n ac_optim = optim.Adam(aux_clf.parameters(), lr=cfg['g_lr'], betas=cfg['adam_betas']) \\\n if aux_clf is not None else None\n\n # resume checkpoint\n st_step = 1\n if args.resume:\n st_step, loss = load_checkpoint(args.resume, gen, disc, aux_clf, g_optim, d_optim, ac_optim)\n logger.info(\"Resumed checkpoint from {} (Step {}, Loss {:7.3f})\".format(\n args.resume, st_step-1, loss))\n\n ############################\n # setup validation\n ############################\n evaluator = Evaluator(\n hdf5_data, trn_dset.avails, logger, writer, cfg['batch_size'],\n content_font=content_font, transform=transform, language=cfg['language'],\n val_loaders=val_loaders, meta=meta\n )\n if args.debug:\n evaluator.n_cv_batches = 10\n logger.info(\"Change CV batches to 10 for debugging\")\n\n ############################\n # start training\n ############################\n trainer = Trainer(\n gen, disc, g_optim, d_optim, aux_clf, ac_optim,\n writer, logger, evaluator, cfg\n )\n trainer.train(loader, st_step)\n\n\nif __name__ == \"__main__\":\n main()\n" }, { "path": "trainer.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport copy\nfrom pathlib import Path\n\nimport torch\nimport torch.nn as nn\nimport torch.nn.functional as F\n\nimport utils\nfrom datasets import cyclize\nfrom models.memory import comp_id_to_addr\nfrom criterions import hinge_g_loss, hinge_d_loss\n\n\ndef has_bn(model):\n for m in model.modules():\n if isinstance(m, (nn.BatchNorm1d, nn.BatchNorm2d, nn.BatchNorm3d)):\n return True\n\n return False\n\n\ndef load_checkpoint(path, gen, disc, aux_clf, g_optim, d_optim, ac_optim):\n ckpt = torch.load(path)\n gen.load_state_dict(ckpt['generator'])\n g_optim.load_state_dict(ckpt['optimizer'])\n\n if disc is not None:\n disc.load_state_dict(ckpt['discriminator'])\n d_optim.load_state_dict(ckpt['d_optimizer'])\n\n if aux_clf is not None:\n aux_clf.load_state_dict(ckpt['aux_clf'])\n ac_optim.load_state_dict(ckpt['ac_optimizer'])\n\n # NOTE epoch is step\n st_epoch = ckpt['epoch'] + 1\n loss = ckpt['loss']\n\n return st_epoch, loss\n\n\nclass Trainer:\n def __init__(self, gen, disc, g_optim, d_optim, aux_clf, ac_optim,\n writer, logger, evaluator, cfg):\n self.gen = gen\n self.gen_ema = copy.deepcopy(self.gen)\n self.is_bn_gen = has_bn(self.gen)\n self.disc = disc\n self.g_optim = g_optim\n self.d_optim = d_optim\n self.aux_clf = aux_clf\n self.ac_optim = ac_optim\n self.writer = writer\n self.logger = logger\n self.evaluator = evaluator\n self.cfg = cfg\n self.step = 1\n self.language = cfg['language']\n\n self.g_losses = {}\n self.d_losses = {}\n self.ac_losses = {}\n\n def clear_losses(self):\n \"\"\" Integrate & clear loss dict \"\"\"\n # g losses\n loss_dic = {k: v.item() for k, v in self.g_losses.items()}\n loss_dic['g_total'] = sum(loss_dic.values())\n # d losses\n loss_dic.update({k: v.item() for k, v in self.d_losses.items()})\n # ac losses\n loss_dic.update({k: v.item() for k, v in self.ac_losses.items()})\n\n self.g_losses = {}\n self.d_losses = {}\n self.ac_losses = {}\n\n return loss_dic\n\n def accum_g(self, decay=0.999):\n par1 = dict(self.gen_ema.named_parameters())\n par2 = dict(self.gen.named_parameters())\n\n for k in par1.keys():\n par1[k].data.mul_(decay).add_(1 - decay, par2[k].data)\n\n def sync_g_ema(self, style_ids, style_comp_ids, style_imgs, trg_ids, trg_comp_ids):\n \"\"\" update running stats for BN & update max singular value for SN \"\"\"\n org_train_mode = self.gen_ema.training\n with torch.no_grad():\n self.gen_ema.train()\n self.gen_ema.encode_write(style_ids, style_comp_ids, style_imgs)\n self.gen_ema.read_decode(trg_ids, trg_comp_ids)\n self.gen_ema.train(org_train_mode)\n\n def train(self, loader, st_step=1, val=None):\n val = val or {}\n self.gen.train()\n self.disc.train()\n\n # loss stats\n losses = utils.AverageMeters(\"g_total\", \"pixel\", \"disc\", \"gen\", \"fm\", \"ac\", \"ac_gen\")\n # discriminator stats\n discs = utils.AverageMeters(\"real\", \"fake\",\n \"real_font\", \"real_char\", \"fake_font\", \"fake_char\",\n \"real_acc\", \"fake_acc\", \"real_font_acc\", \"real_char_acc\",\n \"fake_font_acc\", \"fake_char_acc\")\n # etc stats\n stats = utils.AverageMeters(\"B_style\", \"B_target\", \"ac_acc\", \"ac_gen_acc\")\n\n self.step = st_step\n self.clear_losses()\n\n self.logger.info(\"Start training ...\")\n for (style_ids, style_char_ids, style_comp_ids, style_imgs,\n trg_ids, trg_char_ids, trg_comp_ids, trg_imgs, *content_imgs) in cyclize(loader):\n B = trg_imgs.size(0)\n stats.updates({\n \"B_style\": style_imgs.size(0),\n \"B_target\": B\n })\n\n style_ids = style_ids.cuda()\n # style_char_ids = style_char_ids.cuda()\n style_comp_ids = style_comp_ids.cuda()\n style_imgs = style_imgs.cuda()\n trg_ids = trg_ids.cuda()\n trg_char_ids = trg_char_ids.cuda()\n trg_comp_ids = trg_comp_ids.cuda()\n trg_imgs = trg_imgs.cuda()\n\n # infer\n comp_feats = self.gen.encode_write(style_ids, style_comp_ids, style_imgs)\n out = self.gen.read_decode(trg_ids, trg_comp_ids)\n\n # D loss\n real, real_font, real_char, real_feats = self.disc(\n trg_imgs, trg_ids, trg_char_ids, out_feats=True\n )\n fake, fake_font, fake_char = self.disc(out.detach(), trg_ids, trg_char_ids)\n self.add_gan_d_loss(real, real_font, real_char, fake, fake_font, fake_char)\n\n self.d_optim.zero_grad()\n self.d_backward()\n self.d_optim.step()\n\n # G loss\n fake, fake_font, fake_char, fake_feats = self.disc(\n out, trg_ids, trg_char_ids, out_feats=True\n )\n self.add_gan_g_loss(real, real_font, real_char, fake, fake_font, fake_char)\n\n # feature matching loss\n self.add_fm_loss(real_feats, fake_feats)\n\n # disc stats\n racc = lambda x: (x > 0.).float().mean().item()\n facc = lambda x: (x < 0.).float().mean().item()\n discs.updates({\n \"real\": real.mean().item(),\n \"fake\": fake.mean().item(),\n \"real_font\": real_font.mean().item(),\n \"real_char\": real_char.mean().item(),\n \"fake_font\": fake_font.mean().item(),\n \"fake_char\": fake_char.mean().item(),\n\n 'real_acc': racc(real),\n 'fake_acc': facc(fake),\n 'real_font_acc': racc(real_font),\n 'real_char_acc': racc(real_char),\n 'fake_font_acc': facc(fake_font),\n 'fake_char_acc': facc(fake_char)\n }, B)\n\n # pixel loss\n self.add_pixel_loss(out, trg_imgs)\n\n self.g_optim.zero_grad()\n # NOTE ac loss generates & leaves grads to G.\n # so g_optim.zero_grad() should place in front of ac loss and\n # g_backward() should follow ac loss.\n if self.aux_clf is not None:\n self.add_ac_losses_and_update_stats(\n comp_feats, style_comp_ids, out, trg_comp_ids, stats\n )\n\n self.ac_optim.zero_grad()\n self.ac_backward(retain_graph=True)\n self.ac_optim.step()\n\n self.g_backward()\n self.g_optim.step()\n\n loss_dic = self.clear_losses()\n losses.updates(loss_dic, B)\n\n # generator EMA\n self.accum_g()\n if self.is_bn_gen:\n self.sync_g_ema(style_ids, style_comp_ids, style_imgs, trg_ids, trg_comp_ids)\n\n # after step\n if self.step % self.cfg['tb_freq'] == 0:\n self.plot(losses, discs, stats)\n\n if self.step % self.cfg['print_freq'] == 0:\n self.log(losses, discs, stats)\n losses.resets()\n discs.resets()\n stats.resets()\n\n if self.step % self.cfg['val_freq'] == 0:\n epoch = self.step / len(loader)\n self.logger.info(\"Validation at Epoch = {:.3f}\".format(epoch))\n self.evaluator.merge_and_log_image('d1', out, trg_imgs, self.step)\n self.evaluator.validation(self.gen, self.step)\n\n # if non-BN generator, sync max singular value of spectral norm.\n if not self.is_bn_gen:\n self.sync_g_ema(style_ids, style_comp_ids, style_imgs, trg_ids, trg_comp_ids)\n self.evaluator.validation(self.gen_ema, self.step, extra_tag='_EMA')\n\n # save freq == val freq\n self.save(\n loss_dic['g_total'], self.cfg['save'],\n self.cfg.get('save_freq', self.cfg['val_freq'])\n )\n\n if self.step >= self.cfg['max_iter']:\n self.logger.info(\"Iteration finished.\")\n break\n\n self.step += 1\n\n def add_pixel_loss(self, out, target):\n loss = F.l1_loss(out, target, reduction='mean') * self.cfg['pixel_w']\n self.g_losses['pixel'] = loss\n\n return loss\n\n def add_gan_g_loss(self, real, real_font, real_char, fake, fake_font, fake_char):\n if self.cfg['gan_w'] == 0.:\n return 0.\n\n g_loss = hinge_g_loss(real_font.detach(), fake_font) + \\\n hinge_g_loss(real_char.detach(), fake_char)\n if self.disc.use_rx:\n g_loss += hinge_g_loss(real.detach(), fake)\n g_loss *= self.cfg['gan_w']\n\n self.g_losses['gen'] = g_loss\n\n return g_loss\n\n def add_gan_d_loss(self, real, real_font, real_char, fake, fake_font, fake_char):\n if self.cfg['gan_w'] == 0.:\n return 0.\n\n d_loss = hinge_d_loss(real_font, fake_font) + \\\n hinge_d_loss(real_char, fake_char)\n if self.disc.use_rx:\n d_loss += hinge_d_loss(real, fake)\n d_loss *= self.cfg['gan_w']\n\n self.d_losses['disc'] = d_loss\n\n return d_loss\n\n def add_fm_loss(self, real_feats, fake_feats):\n if self.cfg['fm_w'] == 0.:\n return 0.\n\n fm_loss = 0.\n for real_f, fake_f in zip(real_feats, fake_feats):\n fm_loss += F.l1_loss(real_f.detach(), fake_f)\n fm_loss = fm_loss / len(real_feats) * self.cfg['fm_w']\n\n self.g_losses['fm'] = fm_loss\n\n return fm_loss\n\n def add_ac_losses_and_update_stats(self, comp_feats, style_comp_ids, generated,\n trg_comp_ids, stats):\n # 1. ac(enc(x)) loss\n loss, acc = self.infer_ac(comp_feats, style_comp_ids)\n self.ac_losses['ac'] = loss * self.cfg['ac_w']\n stats.ac_acc.update(acc, style_comp_ids.numel())\n\n # 2. ac(enc(fake)) loss\n # Freeze second encoder to prevent cheating by encoder\n with utils.temporary_freeze(self.gen.component_encoder):\n feats = self.gen.component_encoder(generated)\n\n gen_comp_feats = feats[-1]\n\n loss, acc = self.infer_ac(gen_comp_feats, trg_comp_ids)\n self.ac_losses['ac_gen'] = loss * self.cfg['ac_w']\n stats.ac_gen_acc.update(acc, trg_comp_ids.numel())\n\n def infer_ac(self, comp_feats, comp_ids):\n \"\"\" Auxiliary classifier loss on style or output features \"\"\"\n comp_addrs = comp_id_to_addr(comp_ids, self.language)\n\n comp_feats_flat = comp_feats.flatten(0, 1)\n comp_addrs_flat = comp_addrs.flatten(0, 1)\n\n aux_out = self.aux_clf(comp_feats_flat)\n loss = F.cross_entropy(aux_out, comp_addrs_flat)\n\n acc = utils.accuracy(aux_out, comp_addrs_flat)\n\n return loss, acc\n\n def d_backward(self):\n with utils.temporary_freeze(self.gen):\n d_loss = sum(self.d_losses.values())\n d_loss.backward()\n\n def g_backward(self):\n with utils.temporary_freeze(self.disc):\n g_loss = sum(self.g_losses.values())\n g_loss.backward()\n\n def ac_backward(self, retain_graph):\n if self.aux_clf is None:\n return\n\n org_grads = utils.freeze(self.gen.memory.persistent_memory)\n\n if 'ac' in self.ac_losses:\n self.ac_losses['ac'].backward(retain_graph=retain_graph)\n\n if 'ac_gen' in self.ac_losses:\n with utils.temporary_freeze(self.aux_clf):\n self.ac_losses['ac_gen'].backward(retain_graph=retain_graph)\n\n utils.unfreeze(self.gen.memory.persistent_memory, org_grads)\n\n def save(self, cur_loss, method, save_freq=None):\n \"\"\"\n Args:\n method: all / last\n all: save checkpoint by step\n last: save checkpoint to 'last.pth'\n all-last: save checkpoint by step per save_freq and\n save checkpoint to 'last.pth' always\n \"\"\"\n if method not in ['all', 'last', 'all-last']:\n return\n\n step_save = False\n last_save = False\n if method == 'all' or (method == 'all-last' and self.step % save_freq == 0):\n step_save = True\n if method in ('last', 'all-last'):\n last_save = True\n assert step_save or last_save\n\n save_dic = {\n 'generator': self.gen.state_dict(),\n 'generator_ema': self.gen_ema.state_dict(),\n 'discriminator': self.disc.state_dict(),\n 'd_optimizer': self.d_optim.state_dict(),\n 'optimizer': self.g_optim.state_dict(),\n 'epoch': self.step,\n 'loss': cur_loss\n }\n\n if self.aux_clf is not None:\n save_dic['aux_clf'] = self.aux_clf.state_dict()\n save_dic['ac_optimizer'] = self.ac_optim.state_dict()\n\n ckpt_dir = Path(\"checkpoints\", self.cfg['unique_name'])\n step_ckpt_name = \"{:06d}-{}.pth\".format(self.step, self.cfg['name'])\n last_ckpt_name = \"last.pth\"\n step_ckpt_path = ckpt_dir / step_ckpt_name\n last_ckpt_path = ckpt_dir / last_ckpt_name\n\n log = \"\"\n if step_save:\n torch.save(save_dic, str(step_ckpt_path))\n log = \"Checkpoint is saved to {}\".format(step_ckpt_path)\n\n if last_save:\n utils.rm(last_ckpt_path)\n last_ckpt_path.symlink_to(step_ckpt_path.absolute())\n log += \" w/ {} symlink\".format(last_ckpt_name)\n\n if not step_save and last_save:\n utils.rm(last_ckpt_path)\n torch.save(save_dic, str(last_ckpt_path))\n log = \"Checkpoint is saved to {}\".format(last_ckpt_path)\n\n self.logger.info(\"{}\\n\".format(log))\n\n def plot(self, losses, discs, stats):\n tag_scalar_dic = {\n 'train/g_total_loss': losses.g_total.val,\n 'train/pixel_loss': losses.pixel.val,\n\n 'train/d_loss': losses.disc.val,\n 'train/g_loss': losses.gen.val,\n 'train/d_real_font': discs.real_font.val,\n 'train/d_real_char': discs.real_char.val,\n 'train/d_fake_font': discs.fake_font.val,\n 'train/d_fake_char': discs.fake_char.val,\n\n 'train/d_real_font_acc': discs.real_font_acc.val,\n 'train/d_real_char_acc': discs.real_char_acc.val,\n 'train/d_fake_font_acc': discs.fake_font_acc.val,\n 'train/d_fake_char_acc': discs.fake_char_acc.val\n }\n\n if self.disc.use_rx:\n tag_scalar_dic.update({\n 'train/d_real': discs.real.val,\n 'train/d_fake': discs.fake.val,\n 'train/d_real_acc': discs.real_acc.val,\n 'train/d_fake_acc': discs.fake_acc.val\n })\n if self.cfg['fm_w'] > 0.:\n tag_scalar_dic['train/feature_matching'] = losses.fm.val\n\n if self.aux_clf is not None:\n tag_scalar_dic.update({\n 'train/ac_loss': losses.ac.val,\n 'train/ac_acc': stats.ac_acc.val,\n 'train/ac_gen_loss': losses.ac_gen.val,\n 'train/ac_gen_acc': stats.ac_gen_acc.val\n })\n\n self.writer.add_scalars(tag_scalar_dic, self.step)\n\n def log(self, losses, discs, stats):\n self.logger.info(\n \" Step {step:7d}: L1 {L.pixel.avg:7.4f} D {L.disc.avg:7.3f} G {L.gen.avg:7.3f}\"\n \" FM {L.fm.avg:7.3f} AC {S.ac_acc.avg:5.1%} AC_gen {S.ac_gen_acc.avg:5.1%}\"\n \" R {D.real_acc.avg:7.3f} F {D.fake_acc.avg:7.3f}\"\n \" R_font {D.real_font_acc.avg:7.3f} F_font {D.fake_font_acc.avg:7.3f}\"\n \" R_char {D.real_char_acc.avg:7.3f} F_char {D.fake_char_acc.avg:7.3f}\"\n \" B_stl {S.B_style.avg:5.1f} B_trg {S.B_target.avg:5.1f}\"\n .format(step=self.step, L=losses, D=discs, S=stats))\n" }, { "path": "utils/__init__.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom .utils import *\nfrom .visualize import *\nfrom .writer import *\n" }, { "path": "utils/utils.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport os\nimport shutil\nfrom contextlib import contextmanager\nfrom datetime import datetime\nimport errno\n\n\nclass AverageMeter():\n \"\"\" Computes and stores the average and current value \"\"\"\n def __init__(self):\n self.reset()\n\n def reset(self):\n \"\"\" Reset all statistics \"\"\"\n self.val = 0\n self.avg = 0\n self.sum = 0\n self.count = 0\n\n def update(self, val, n=1):\n \"\"\" Update statistics \"\"\"\n self.val = val\n self.sum += val * n\n self.count += n\n self.avg = self.sum / self.count\n\n def __repr__(self):\n return \"{:.3f} (val={:.3f}, count={})\".format(self.avg, self.val, self.count)\n\n\nclass AverageMeters():\n def __init__(self, *keys):\n self.keys = keys\n for k in keys:\n setattr(self, k, AverageMeter())\n\n def resets(self):\n for k in self.keys:\n getattr(self, k).reset()\n\n def updates(self, dic, n=1):\n for k, v in dic.items():\n getattr(self, k).update(v, n)\n\n def __repr__(self):\n return \" \".join([\"{}: {}\".format(k, str(getattr(self, k))) for k in self.keys])\n\n\ndef accuracy(out, target):\n pred = out.max(1)[1]\n corr = (pred == target).sum().item()\n B = len(target)\n acc = float(corr) / B\n\n return acc\n\n\n@contextmanager\ndef temporary_freeze(module):\n org_grads = freeze(module)\n yield\n unfreeze(module, org_grads)\n\n\ndef freeze(module):\n if module is None:\n return None\n\n org = []\n module.eval()\n for p in module.parameters():\n org.append(p.requires_grad)\n p.requires_grad_(False)\n\n return org\n\n\ndef unfreeze(module, org=None):\n if module is None:\n return\n\n module.train()\n if org is not None:\n org = iter(org)\n for p in module.parameters():\n grad = next(org) if org else True\n p.requires_grad_(grad)\n\n\ndef makedirs(path):\n if not os.path.exists(path):\n try:\n os.makedirs(path)\n except OSError as exc:\n if exc.errno != errno.EEXIST:\n raise\n\n\ndef rm(path):\n \"\"\" remove dir recursively \"\"\"\n if os.path.isdir(path):\n shutil.rmtree(path)\n elif os.path.exists(path):\n os.remove(path)\n\n\ndef cp(src, dst):\n shutil.copy2(src, dst)\n\n\ndef timestamp(fmt=\"%y%m%d_%H-%M-%S\"):\n return datetime.now().strftime(fmt)\n" }, { "path": "utils/visualize.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nimport torch\nfrom torchvision import utils as tv_utils\nfrom PIL import Image\n\n\ndef make_merged_grid(batchs, merge_dim, **kwargs):\n \"\"\" Generate grid for each batch and integrate them with sep bar\n\n Args:\n merge_dim: 1 => height-wise merge, 2=> width-wise merge.\n \"\"\"\n sep_bar_size = 12\n out = []\n for batch in batchs:\n grid = to_grid(batch, 'torch', **kwargs).cpu()\n shape = list(grid.size())\n shape[merge_dim] = sep_bar_size\n sep_bar = torch.zeros(*shape)\n out += [grid, sep_bar]\n\n # remove last sep_bar\n return torch.cat(out[:-1], dim=merge_dim)\n\n\ndef make_comparable_grid(*batches, nrow):\n assert all(len(batches[0]) == len(batch) for batch in batches[1:])\n N = len(batches[0])\n\n grids = []\n for i in range(0, N, nrow):\n rows = [batch[i:i+nrow] for batch in batches]\n row = torch.cat(rows)\n grid = to_grid(row, 'torch', nrow=nrow)\n grids.append(grid)\n\n C, _H, W = grid.shape\n sep_bar = torch.zeros(C, 10, W)\n grids.append(sep_bar)\n\n return torch.cat(grids[:-1], dim=1)\n\n\ndef normalize(tensor, eps=1e-5):\n \"\"\" Normalize tensor to [0, 1] \"\"\"\n # eps=1e-5 is same as make_grid in torchvision.\n minv, maxv = tensor.min(), tensor.max()\n tensor = (tensor - minv) / (maxv - minv + eps)\n\n return tensor\n\n\ndef to_grid(tensor, to, **kwargs):\n \"\"\" Integrated functions of make_grid and save_image\n\n Possible conversions:\n torch: torch tensor [0, 1]\n numpy: numpy ndarr [0, 255]\n pil: PIL image\n \"\"\"\n to = to.lower()\n\n grid = tv_utils.make_grid(tensor, **kwargs, normalize=True)\n if to == 'torch':\n return grid\n\n ndarr = grid.mul(255).clamp(0, 255).byte().permute(1, 2, 0).cpu().numpy()\n if to == 'numpy':\n return ndarr\n\n im = Image.fromarray(ndarr)\n if to == 'pil':\n return im\n\n raise ValueError(\"Not supported target format `{}`\".format(to))\n\n\ndef save_tensor_to_image(tensor, filepath, scale=None):\n \"\"\" Save torch tensor to filepath\n Same as torchvision.save_image; only scale factor is difference.\n \"\"\"\n tensor = normalize(tensor)\n ndarr = tensor.mul(255).clamp(0, 255).byte().permute(1, 2, 0).cpu().numpy()\n if ndarr.shape[-1] == 1:\n ndarr = ndarr.squeeze(-1)\n im = Image.fromarray(ndarr)\n if scale:\n size = tuple(map(lambda v: int(v*scale), im.size))\n im = im.resize(size, resample=Image.BILINEAR)\n im.save(filepath)\n\n\ndef textboxes(chars, data):\n images = [data.get_from_reffont(char) for char in chars]\n return images\n" }, { "path": "utils/writer.py", "content": "\"\"\"\nDMFont\nCopyright (c) 2020-present NAVER Corp.\nMIT license\n\"\"\"\nfrom pathlib import Path\nimport torch.nn.functional as F\nfrom . import save_tensor_to_image\n\n\nclass Writer:\n def add_scalars(self, tag_scalar_dic, global_step):\n raise NotImplementedError()\n\n def add_image(self, tag, img_tensor, global_step):\n raise NotImplementedError()\n\n\nclass DiskWriter(Writer):\n def __init__(self, img_path, scale=None):\n self.img_dir = Path(img_path)\n self.img_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n self.scale = scale\n\n def add_scalars(self, tag_scalar_dic, global_step):\n pass\n\n def add_image(self, tag, img_tensor, global_step):\n path = self.img_dir / \"{:07d}-{}.png\".format(global_step, tag)\n save_tensor_to_image(img_tensor, path, self.scale)\n\n\nclass TBWriter(Writer):\n def __init__(self, dir_path, scale=None):\n from tensorboardX import SummaryWriter\n self.writer = SummaryWriter(dir_path, flush_secs=30)\n self.scale = scale\n\n def add_scalars(self, tag_scalar_dic, global_step):\n for tag, scalar in tag_scalar_dic.items():\n self.writer.add_scalar(tag, scalar, global_step)\n\n def add_image(self, tag, img_tensor, global_step):\n if self.scale:\n img_tensor = F.interpolate(\n img_tensor.unsqueeze(0), scale_factor=self.scale, mode='bilinear',\n align_corners=False\n ).squeeze(0)\n self.writer.add_image(tag, img_tensor, global_step)\n\n\nclass TBDiskWriter(TBWriter):\n def __init__(self, dir_path, img_path, scale=None):\n super().__init__(dir_path)\n # composition\n self._disk_writer = DiskWriter(img_path, scale)\n\n def add_image(self, tag, img_tensor, global_step):\n return self._disk_writer.add_image(tag, img_tensor, global_step)\n" } ]