汉字计算机字库笔画标注数据集 被引量：1

1

作者 廖丹青 王存睿 战国栋 《大连民族大学学报》 2025年第1期53-58,共6页

在使用深度学习辅助计算机字库生成汉字的过程中,常面临笔画黏连、笔画错误和风格细节不足等问题。为了提高生成模型的质量,结合字体设计行业的实际需求,构建了包含71种笔画、1 960个汉字字符的笔画标注数据集。该数据集涵盖了不同结构... 在使用深度学习辅助计算机字库生成汉字的过程中,常面临笔画黏连、笔画错误和风格细节不足等问题。为了提高生成模型的质量,结合字体设计行业的实际需求,构建了包含71种笔画、1 960个汉字字符的笔画标注数据集。该数据集涵盖了不同结构和复杂度的汉字,71种笔画是在GB13000.1标准的32类笔画基础上结合行业实际扩展出来的类别。使用Labelme工具对数据集进行人工标注,并将标注的汉字图像生成的JSON数据转换为VOC格式,最终得到8位笔画图像数据集。通过使用FCN、U-Net和Seg Net对数据集进行测试,并将原始图像与预测结果进行对比,结果显示预测效果良好,且评价指标MPA、MIoU及FWIoU所得数值均良好,证明了该数据集的有效性。 展开更多

关键词 自定义数据集 字体风格迁移 笔画分割 深度学习

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深度学习汉字生成与字体风格迁移综述 被引量：11

2

作者 王晨 吴国华 +3 位作者 姚晔 任一支 王秋华 袁理锋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期3415-3428,共14页

汉字字体风格迁移旨在保证在语义内容不变的同时对汉字的字形作相应的转换。由于深度学习在图像风格迁移任务中表现出色,因此汉字生成可以从汉字图像入手,利用此技术实现汉字字体的转换,减少字体设计的人工干预,减轻字体设计的工作负担... 汉字字体风格迁移旨在保证在语义内容不变的同时对汉字的字形作相应的转换。由于深度学习在图像风格迁移任务中表现出色,因此汉字生成可以从汉字图像入手,利用此技术实现汉字字体的转换,减少字体设计的人工干预,减轻字体设计的工作负担。然而,如何提高生成图像的质量仍是一个亟待解决的问题。本文首先系统梳理了当前汉字字体风格迁移的相关工作,将其分为3类,即基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、自编码器(auto-encoder,AE)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的汉字字体风格迁移方法。然后,对比分析了22种汉字字体风格迁移方法在数据集规模方面的需求和对不同字体类别转换的适用能力,并归纳了这些方法的特点,包括细化汉字图像特征、依赖预训练模型提取有效特征、支持去风格化等。同时,按照汉字部首检字表构造包含多种汉字字体的简繁体汉字图像数据集,并选取代表性的汉字字体风格迁移方法进行对比实验,实现源字体(仿宋)到目标字体(印刷体和手写体)的转换,展示并分析Rewrite2、zi2zi、TET-GAN(texture effects transfer GAN)和Unet-GAN等4种代表性汉字字体风格迁移方法的生成效果。最后,对该领域的现状和挑战进行总结,展望该领域未来发展方向。由于汉字具有数量庞大和风格多样的特性,因此基于深度学习的汉字生成与字体风格迁移技术还不够成熟。未来该领域将从融合汉字的风格化与去风格化为一体、有效提取汉字特征等方面进一步探索,使字体设计工作向更灵活、个性化的方向发展。 展开更多

关键词 汉字字体风格迁移 图像生成 卷积神经网络(CNN) 自编码器(AE) 生成对抗网络(GAN)

原文传递

基于迁移学习的卷积神经网络印刷汉字字体识别模型研究 被引量：4

3

作者 闫飞 张华 +1 位作者 冯春成 李小霞 《数字印刷》 CAS 北大核心 2021年第2期36-45,共10页

汉字字体识别是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,OCR)中的重要组成部分,归属于模式识别领域。针对目前字体识别方法在多字体识别和特征提取方面存在的问题,本研究提出基于迁移学习方法的深度卷积神经网络模型的印刷汉... 汉字字体识别是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,OCR)中的重要组成部分,归属于模式识别领域。针对目前字体识别方法在多字体识别和特征提取方面存在的问题,本研究提出基于迁移学习方法的深度卷积神经网络模型的印刷汉字字体识别新模型。根据印刷汉字字体识别任务特点对Inception-v3模型结构进行修改,制作印刷汉字字体识别数据集,并通过迁移学习的方法对模型完成训练。实验结果显示,该方法的识别平均准确率为99.83%,与相关的卷积神经网络模型相比,该模型的特征提取能力更强,识别准确率更高。 展开更多

关键词 迁移学习 字体识别 卷积神经网络 特征提取

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改进字体自适应神经网络的图像字符编辑方法

4

作者 刘尚旺 张新明 张非 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第7期2227-2238,共12页

在当今国际化的社会,作为国际通用语言的英文字符及中文环境下的拼音字符出现在众多公共场合。当这些字符出现在图像中时,尤其在风格复杂的图像中时,难以直接对其进行编辑修改。针对上述问题,提出了一种改进文字生成网络(FANnet)的图像... 在当今国际化的社会,作为国际通用语言的英文字符及中文环境下的拼音字符出现在众多公共场合。当这些字符出现在图像中时,尤其在风格复杂的图像中时,难以直接对其进行编辑修改。针对上述问题,提出了一种改进文字生成网络(FANnet)的图像字符编辑方法。首先,利用基于直方图对比度(HC)的显著性检测算法改进自适应字符检测(CAD)模型,准确提取出用户所选择的图像字符;接着,根据FANnet,生成与源字符字体几乎一致的目标字符的二值图;然后,通过所提出的局部颜色分布(CDL)迁移模型,迁移源字符颜色至目标字符;最后,生成与源字符字体结构和颜色变化均高度一致的目标可编辑修改字符,从而达到字符编辑目的。实验结果表明,在MSRA-TD500、COCO-Text和ICDAR数据集上,所提方法的结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)和归一化均方根误差(NRMSE)平均值分别为0.7765、18.3211 dB和0.4358,相较于基于字体自适应神经网络的场景文本编辑器(STEFANN)算法分别提高了18.59%、14.02%和降低了2.97%,相较于多模态小样本字体迁移模型MC-GAN算法(输入1个字符时)分别提高了30.24%、23.92%和降低了4.68%;而且针对字体结构和颜色渐变分布比较复杂的实际场景图像字符,所提方法的编辑效果也较好。该方法可以应用于图像重利用、图像字符计算机自动纠错和图像文本信息重存储。 展开更多

关键词 字体自适应神经网络 图像字符编辑 直方图对比度 显著性检测 颜色迁移 字体结构

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基于字形感知和注意力归一化的字体迁移 被引量：3

5

作者 吕文锐 普园媛 +2 位作者 赵征鹏 徐丹 钱文华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第S01期398-403,共6页

字体迁移是一项十分具有挑战性的任务,其目的是将目标字体通过某种映射方式迁移到源字体,以实现字体的变换。现有的方法在字体迁移方面的鲁棒性有限,突出表现为对生成字体结构完整性的保持较差,尤其是当两种不同种类的字体差别较大时。... 字体迁移是一项十分具有挑战性的任务,其目的是将目标字体通过某种映射方式迁移到源字体,以实现字体的变换。现有的方法在字体迁移方面的鲁棒性有限,突出表现为对生成字体结构完整性的保持较差,尤其是当两种不同种类的字体差别较大时。针对这些问题,提出了一种端到端的字体迁移网络框架模型。该模型引入了注意力归一化以更好地提取字形图像的高级语义特征,从而提高生成图像的质量。此外,使用自适应实例归一化进行字体特征和内容特征融合,以实现字体的转换。在保持字形结构完整性方面,设计了感知损失和上下文损失来约束字形结构的生成。为了稳定GAN网络的训练,在对抗损失函数的设计中加入了正则化项。为了验证该模型的有效性,实验采用FET-GAN中公开的数据集进行了多组训练和测试,并与FET-GAN,CycleGAN和StarGANv2进行了对比。实验结果表明,该模型能够在给定的多个字体域之间实现相互的字体迁移,并且其迁移的效果和模型泛化能力与其他工作相比均具有一定的优势。 展开更多

关键词 字体迁移 自适应实例归一化 注意力归一化 上下文损失 感知损失

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稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型 被引量：5

6

作者 姚伟健 赵征鹏 +3 位作者 普园媛 徐丹 钱文华 吴昊 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期915-924,共10页

爨体字作为典型的衬线字体,不同于黑体、微软雅黑、等线这些非衬线字体,其字形结构十分多样.为了防止爨体字在生成过程中笔画弯折处出现伪影和模糊的现象,提出一种基于稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型.首先,生成器通过稠密... 爨体字作为典型的衬线字体,不同于黑体、微软雅黑、等线这些非衬线字体,其字形结构十分多样.为了防止爨体字在生成过程中笔画弯折处出现伪影和模糊的现象,提出一种基于稠密自适应生成对抗网络的爨体字风格迁移模型.首先,生成器通过稠密自适应卷积块更加充分地提取风格特征和内容特征;然后,像素判别器对真实图片和生成图片进行分辨;再采用对抗损失、迁移损失、梯度损失和边缘损失对生成网络进行参数调节;最后,将自行采集的爨体字数据集作为训练集送入模型进行训练.实验结果证明,所提模型能够有效地学习到风格特征,达到更好的生成效果;其生成结果在字形大小保持上优于Zi-to-zi模型,在笔画细节特征的保留上优于StarGANv2以及CycleGAN模型,并在SSIM和L1 loss指标上得到了验证. 展开更多

关键词 爨体字 衬线字体 风格迁移 生成对抗网络 稠密自适应卷积块 边缘损失

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基于GAN的场景文本艺术风格转换

7

作者 刘冰 《计算机与数字工程》 2024年第5期1523-1528,共6页

图像风格转移是将风格样式迁移到源图像中的目标区域以创建艺术排版的任务,论文研究如何对场景文本图像中的文字区域进行风格转换,以实现自动对广告或海报中的文字进行风格转换,降低艺术创作的成本并提高艺术风格的多样性。由于场景文... 图像风格转移是将风格样式迁移到源图像中的目标区域以创建艺术排版的任务,论文研究如何对场景文本图像中的文字区域进行风格转换,以实现自动对广告或海报中的文字进行风格转换,降低艺术创作的成本并提高艺术风格的多样性。由于场景文本图像中不同因素之间存在复杂的相互作用,先前很少有在保留原始文字内容和背景的同时进行文本风格转换的工作。该文提出了一个三阶段的框架,这是首个直接在原图进行程度可控的风格转换的网络,将原本对单个二值化字符进行风格转换的方法扩展到场景文本图像上的文字,并涉及到了图像修复的相关知识。首先使用风格转换网络只对场景文本图像中的文本风格进行转换,后利用字符擦除网络擦除原始字符重建背景图像,最后融合部分利用生成的前景图像和擦除字符后的背景图像生成最终风格转换后的结果图像。论文通过大量实验证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 深度学习 生成对抗网络(GAN) 场景文本图像 图像风格迁移 字体风格转换 字符擦除

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基于字形约束和注意力的艺术字体风格迁移 被引量：2

8

作者 吕文锐 普园媛 +2 位作者 赵征鹏 张衡 阳秋霞 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期306-317,共12页

艺术字体的风格迁移是一项非常有趣但又十分具有挑战性的任务,具体来说就是将目标字体的艺术风格通过某种映射方式迁移到源字体上。现有方法在字形风格迁移方面存在鲁棒性有限的不足,且当2种不同风格的字形相差较大时不能很好地将风格... 艺术字体的风格迁移是一项非常有趣但又十分具有挑战性的任务,具体来说就是将目标字体的艺术风格通过某种映射方式迁移到源字体上。现有方法在字形风格迁移方面存在鲁棒性有限的不足,且当2种不同风格的字形相差较大时不能很好地将风格内容迁移到目标字体上。针对以上问题,提出一种端到端的通用网络框架模型,并在模型中引入自注意力机制和自适应实例归一化,用于实现在给定的多个文本效果域之间进行任意字体的艺术风格迁移。该模型主要包括1个生成器和2个鉴别器,还有1个额外的风格编码器。为了更好地做到字形约束以及提升网络的性能,设计几种损失函数来优化生成对抗网络(GAN)的训练。为了验证该模型的有效性,采用了FET-GAN任务中公开的艺术字体数据集。实验对比了6种先进的方法,并从定量和定性2个方面进行了比较。实验结果表明,所提模型能够实现带有字体变换的字形图像风格迁移,迁移结果能够保持很好的字形结构,并且FID值为72.355,低于对比实验中最好的结果91.435。 展开更多

关键词 字体风格迁移 自注意力 自适应实例归一化 生成对抗网络 字形约束

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基于深度学习的中文字体风格转换研究综述 被引量：5

9

作者 程若然 赵晓丽 +1 位作者 周浩军 叶翰辰 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期510-519,530,共11页

根据中文字体风格转换研究发展的不同阶段进行方法分类,简要回顾传统方法,梳理分析深度学习方法.介绍常用的公开数据集和评价标准.分别从提高生成质量、增强个性化差异、减少训练样本数量和学习书法字体风格共4个方面展望未来研究.

关键词 字体风格转换 深度学习 图像翻译 神经网络 字体生成

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基于字体特征与多尺度PatchGAN的中文字体风格转换研究 被引量：4

10

作者 程若然 赵晓丽 周浩军 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1228-1237,共10页

针对现有中文字体风格转换方法生成字符图像质量低以及生成字体图像与目标字体图像风格不一致的问题,提出基于字体特征与多尺度patch生成对抗网络的中文字体风格转换方法.首先,根据字体特点设计两个特征提取网络,分别提取字体风格特征... 针对现有中文字体风格转换方法生成字符图像质量低以及生成字体图像与目标字体图像风格不一致的问题,提出基于字体特征与多尺度patch生成对抗网络的中文字体风格转换方法.首先,根据字体特点设计两个特征提取网络,分别提取字体风格特征和字符内容特征;然后,将两个特征输入生成器,利用字体风格特征约束生成字符图像的风格,字符内容特征约束生成字符图像的字形;最后,将生成字符图像输入到多尺度patch判别器中,对生成结果的多尺度图像块判断真假.实验结果表明,所提方法有效提升了生成字符图像的质量以及与目标字体的风格一致性. 展开更多

关键词 中文字体风格转换 字体特征提取 多尺度patch生成对抗网络 深度学习

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基于条件生成对抗网络的蒙古文字体风格迁移模型 被引量：8

11

作者 李进 高静 +1 位作者 陈俊杰 王永军 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2020年第4期55-59,68,共6页

蒙古文的每个字素在词的不同位置有着不同的书写形式,使得蒙古文字形结构多样且数量庞大,从而导致利用计算机辅助和传统人工方式设计蒙古文字体需要耗费大量的人力物力。故创建一种能自动生成蒙文字体风格的模型十分必要。国内外已有学... 蒙古文的每个字素在词的不同位置有着不同的书写形式,使得蒙古文字形结构多样且数量庞大,从而导致利用计算机辅助和传统人工方式设计蒙古文字体需要耗费大量的人力物力。故创建一种能自动生成蒙文字体风格的模型十分必要。国内外已有学者开展了对汉字和英文字体风格自动迁移的研究,但蒙古文领域仍处于空白阶段。因此,该文提出将条件生成对抗网络模型应用于蒙古文字体风格迁移,并给出了相关模型,实现了相应的算法和软件。在蒙古文字体数据集上进行实验,模型采用生成损失和判别损失衡量模型,Adam优化器自动调整学习率,逐渐减少差异值,直到生成器和判别器达到纳什平衡状态,可直接从蒙古文标题字体生成蒙古文手写体等字体,得到的生成字体样式基本接近真实字体样式,达到字体风格迁移的效果。 展开更多

关键词 字素 蒙文字体 条件生成对抗网络 风格迁移 自动生成

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基于多层次通道注意力网络的少样本字体生成 被引量：1

12

作者 邱燕波 储开斌 +1 位作者 张继 冯成涛 《电子测量技术》 北大核心 2024年第6期173-181,共9页

为提升字体生成的图像质量,减少字体设计的人工成本,提出基于多层次通道注意力网络的少样本字体生成的方法。首先,该方法通过风格感知注意力模块获取重要的局部特征;然后设计了一个多层次的注意力机制,较浅的层只能观察图像的局部特征,... 为提升字体生成的图像质量,减少字体设计的人工成本,提出基于多层次通道注意力网络的少样本字体生成的方法。首先,该方法通过风格感知注意力模块获取重要的局部特征;然后设计了一个多层次的注意力机制,较浅的层只能观察图像的局部特征,而较深的层可以观察到图像的全部特征,通过聚合不同层次的局部特征来构建新的风格特征。最后,使用了内容损失函数、风格损失函数和L 1损失函数优化模型的参数,稳定网络的训练,使生成图像在内容和风格上与目标字体保持一致。实验结果表明,该方法在未知样式的字体和未知内容的字体具有很强的泛化性。相比于其他方法,所提出的方法表现出更好的实验结果,能保持内容结构的完整和字形风格的准确性。 展开更多

关键词 字体生成 生成对抗网络 风格迁移

原文传递

基于迁移学习的双层生成式对抗网络 被引量：6

13

作者 邢恩旭 吴小勇 李雅娴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第15期38-46,103,共10页

在生成式对抗网络的对抗训练中,目标样本训练集不足会导致模型无法准确学习到对应的特征,但对于需要人工制作、标记的目标样本训练集又很难获取。针对这一问题,提出了基于迁移学习的双层生成式对抗网络模型,在第一层网络中通过伪目标样... 在生成式对抗网络的对抗训练中,目标样本训练集不足会导致模型无法准确学习到对应的特征,但对于需要人工制作、标记的目标样本训练集又很难获取。针对这一问题,提出了基于迁移学习的双层生成式对抗网络模型,在第一层网络中通过伪目标样本让模型学习到目标样本在结构空间的大致分布后,利用迁移学习的思想进行模型迁移,并在第二层网络中根据少量目标样本进行调整。实验中,验证了该模型在中文字体生成与图片框架图转换中的提高,有效地在少量目标样本训练集中训练出更好的模型。 展开更多

关键词 生成式对抗网络 迁移学习 目标样本 字体生成

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基于卷积神经网络的蒙古文字体风格迁移模型 被引量：1

14

作者 李进 高静 +2 位作者 陈俊杰 王永军 申志军 《内蒙古农业大学学报（自然科学版）》 CAS 2021年第5期94-99,共6页

目前设计一套特定风格样式的蒙古文字体是一项十分繁琐的工作,需要依靠传统人工方式或者计算机辅助对每个蒙古文字体进行单独设计,既耗时又耗力,故一种能自动生成蒙古文字体风格的模型十分有必要。国内外已有学者开展了对汉字和英文字... 目前设计一套特定风格样式的蒙古文字体是一项十分繁琐的工作,需要依靠传统人工方式或者计算机辅助对每个蒙古文字体进行单独设计,既耗时又耗力,故一种能自动生成蒙古文字体风格的模型十分有必要。国内外已有学者开展了对汉字和英文字体风格自动迁移的研究,但蒙古文领域仍处于空白阶段。因此,该文提出将卷积神经网络模型应用于蒙古文字体风格迁移,并给出了基于卷积神经网络的蒙古文字体风格自动迁移模型,实现了相应的算法和软件。在蒙古文字体数据集上进行实验,模型采用均方根优化器自动调节深度学习率,逐渐减少差异值,可直接从蒙古文标题字体生成蒙古文手写体等字体,得到的生成字体样式基本接近真实字体样式,达到字体风格迁移的效果。 展开更多

关键词 蒙古文字体 卷积神经网络 风格迁移 自动生成

原文传递

基于CGAN网络的二阶段式艺术字体渲染方法 被引量：2

15

作者 叶武剑 高海健 +4 位作者 翁韶伟 高智 王善进 张春玉 刘怡俊 《广东工业大学学报》 CAS 2019年第3期47-55,共9页

艺术字体渲染是媒体排版的重要技术之一.如何提供一种高效的艺术字体渲染方法来实现生成艺术字体的特效多样化与清晰化是亟待解决的问题.本文借助条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN),提出一个包括... 艺术字体渲染是媒体排版的重要技术之一.如何提供一种高效的艺术字体渲染方法来实现生成艺术字体的特效多样化与清晰化是亟待解决的问题.本文借助条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN),提出一个包括风格化处理和清晰化处理的二阶段式艺术字体渲染方法,对字体实现高效的特定效果渲染.首先,风格化处理是通过构建风格化网络模型对多样化的字体进行各种不同的2D或3D特效渲染;然后,构建清晰化网络模型对生成的艺术字体图进行清晰化处理,这克服了单一GAN网络生成图模糊的缺陷.实验结果表明,二阶段式艺术字体渲染方法所生成的特效字体的纹理细节较为丰富,不受限于文字骨架,而且字体清晰度也得到较大提升;同时,该方法对字体的特效渲染批量化处理效率也明显提高,具有较强实用价值. 展开更多

关键词 艺术字体 特效渲染 条件生成式对抗网络 风格化 清晰化

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基于改进条件生成对抗网络的字体风格迁移算法

16

作者 赵明 王存睿 战国栋 《大连民族大学学报》 CAS 2024年第1期57-61,共5页

为解决现有字体迁移风格网络难以快速收敛以及处理复杂字体结构能力较弱等问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的汉字字体生成方法。通过条件生成对抗网络的方式训练生成器作为字体风格迁移网络,通过知识蒸馏技术将预训练的图像重建网... 为解决现有字体迁移风格网络难以快速收敛以及处理复杂字体结构能力较弱等问题,提出了一种基于条件生成对抗网络的汉字字体生成方法。通过条件生成对抗网络的方式训练生成器作为字体风格迁移网络,通过知识蒸馏技术将预训练的图像重建网络的特征信息引入网络,更好地将特征解码为目标风格字体,同时结合边缘平滑损失和感知损失提高目标字体的生成质量。与已有的字体生成算法进行定量分析与定性分析,在不同字体上进行的实验结果表明:该方法生成的目标字体更加真实并且文字的边缘更加清晰。 展开更多

关键词 字体风格迁移 知识蒸馏 条件生成对抗网络

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