使用条件深度卷积生成对抗网络生成表情符号 这是用Python 3.6.5和Keras 2.1.5编写的和。 由于这两篇论文均未公开披露其实现和数据集，因此我们将它们实现并制作了表情符号标题数据集。 描述 该模型使用条件深度生成对抗网络和预训练的GloVe嵌入文件，部分基于和 。 示例输出如下： 此实现易于运行，因为我们已经为预处理数据集准备了一些有用的脚本。 请按照以下说明进行操作并享受生成表情符号的乐趣！ 需求 您必须安装以下软件包： 凯拉斯 NumPy TensorFlow Matplotlib OpenCV scikit学习 NLTK 皮尔 大熊猫 科学 注意：我们使用Ten

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