申请/专利权人：广州美术学院

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117830074A

主分类号：G06T3/00

分类号：G06T3/00;G06N3/045;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/094;G06T3/40;G06V30/18

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明提供一种基于字体轮廓信息的汉字字体生成方法，通过构建源风格字体训练集和目标风格字体训练集，进而构建字体风格迁移网络模型，并利用损失函数对字体迁移网络模型进行训练优化，使其生成器与判别器达到预设性能，有利于提高字体生成的结果。同时，在字体风格迁移网络模型中设置边缘提取模块，边缘提取模块接受输入的源风格字体图像并通过卷积操作提取源风格字体图像中字体的边缘轮廓信息传入到生成器中，然后生成器将这些边缘信息与源风格字体图像拼接在一起，帮助生成器更好地理解字体的结构和边缘细节，使得生成字体整体结构和笔画边缘都具有较好的清晰度，进一步优化字体的生成质量。

主权项：1.一种基于字体轮廓信息的汉字字体生成方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：构建源风格字体训练集和目标风格字体训练集：从标准字符集GB2312中选取若干字符量的简体汉字，并按预选取的源风格字体和目标风格字体将所述简体汉字分别存储为源风格字体文件和目标风格字体文件，进而将源风格字体文件转换为源风格字体图像进行存储，构建源风格字体训练集；将目标风格字体文件转换为目标风格字体图像进行存储，构建目标风格字体训练集；步骤S2：构建字体风格迁移网络模型：所述字体风格迁移网络模型包括边缘提取模块、生成器和判别器；其中，所述边缘提取模块用于源风格字体图像中字体轮廓信息的提取；所述生成器用于根据输入的源风格字体图像及其体轮廓信息将源风格汉字字体图像转化为目标风格的字体图像；所述判别器用于判别所述生成器生成字体图像的字体真实度；步骤S3：类目标风格字体图像的生成：将源风格字体训练集输入字体风格迁移网络模型，使用边缘提取模块从源风格字体训练集中的源汉字字体图像中提取字体轮廓信息并与其源汉字字体图像输入生成器，生成器将所述源汉字字体图像和相应的字体轮廓信息拼接在一起，进而生成类目标风格字体图像；步骤S4：字体风格迁移网络模型的训练：将步骤S3生成的类目标风格字体图像与目标风格字体训练集中的目标风格字体图像配对，并输入到所述判别器中，通过损失函数反向传递更新网络模型参数，循环训练，直到生成器与判别器符合预设的性能标准，即完成字体风格迁移网络模型的训练；步骤S5：目标风格字体自动生成：将任意字体风格的汉字图像输入到所述字体风格迁移网络模型中，即可得到对应目标风格字体的汉字。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广州美术学院 一种基于字体轮廓信息的汉字字体生成方法

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