申请/专利权人：陕西师范大学

申请日：2024-04-19

公开（公告）日：2024-07-02

公开（公告）号：CN118279435A

主分类号：G06T11/20

分类号：G06T11/20;G06V30/18;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/084;G06N3/094;G06N3/0985

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开

摘要：一种中文字体图像生成方法，由构建中文字体数据集、划分数据集、构建中文字体生成网络、提取关键特征、训练中文字体生成网络、测试中文字体生成网络、评估生成的中文字体图像步骤组成。本发明采用了内容编码器、风格编码器，提取源字体图片的内容编码，生成的字体接近参考字体图像；采用风格‑内容解码器，生成的字体具有源字体内容的特征，参考字体的风格；采用动态卷积构建字体生成模型，提取更完整的内容特征；采用基于注意力机制的风格编码方式，强化生成字体风格，解决了生成的字符图片与参考图片风格的生成控制问题，本发明与现有技术相比，具有风格相似度高、质量良好、字形清晰完整等优点，可用于中文字体图像生成。

主权项：1.一种中文字体图像生成方法，其特征在于由下述步骤组成：1构建中文字体数据集在方正字体库中选取方正字体和设计师字体、收集的书法家字体作为字体数据集，按常规方法，转换成80×80像素png格式的图片文件；2划分数据集将字体数据集按9:1划分为训练集、测试集；3构建中文字体生成网络中文字体生成网络由生成网络和判别网络串联构成；所述的生成网络由风格编码器、内容编码器、风格-内容解码器构成，风格编码器与内容编码器并联后与风格-内容解码器串联；所述的风格编码器由卷积层1与卷积层2、卷积层3、卷积层4、卷积层5、卷积层6、卷积层7、卷积层8、最大池化层1、最大池化层2、注意力机制模块1、注意力机制模块2依次串联而成；所述的内容编码器由动态卷积层1与动态卷积层2、动态卷积层3、动态卷积层4、ResNet模块1、ResNet模块2依次串联构成；所述的风格-内容解码器由ResNet模块3、ResNet模块4、动态卷积模块、卷积层9依次串联构成；4提取关键特征用风格编码器对风格图像提取风格特征s-ref，对内容图像提取风格特征s-src，用内容编码器对内容图像提取内容特征c-src，用风格-内容解码器对风格特征s-ref和内容特征c-src解码得到生成图像，从生成图像中提取内容特征c-x-fake；5训练中文字体生成网络1构建总损失函数按下式构建总损失函数L：L＝Ladv+λstyLsty+λimgLimg+λcntLcnt其中，Ladv表示对抗损失函数，Lsty表示风格损失函数，Limg表示重建损失函数，Lcnt表示内容一致性损失，λsty表示风格损失函数的权重，λimg表示重建损失函数的权重，λcnt表示内容一致性损失的权重，λsty取值范围为0，1、λimg取值范围为0，0.5、λcnt取值范围为0，0.5；按下式构建对抗损失函数Ladv：Ladv＝maxDminGElogDIs+log1-DGIs，Ic其中，Is表示给定的风格字体图像，Ic表示给定的内容字体图像；DIs表示判别器判断真实样本Is为真实的概率，GIs，Ic表示生成器根据给定风格和内容字体图像生成的输出，DGIs，Ic表示判定前一输出为真的概率，E表示后式的期望值；maxD表示最大化期望值，minG表示最小化期望值；按下式构建风格损失函数Lsty： 其中，C表示风格图像的通道数、H表示风格图像像素的高度，W表示风格图像像素的宽度，Fc，h，w表示从参考字体风格图像提取的风格特征，F′c，h，w表示从生成字体图像中提取的风格特征；按下式构建重建损失函数Limg： 其中，H表示内容图像像素的高度、W表示内容图像像素的宽度，Yh，w表示重建的字体内容图像，Xh，w表示原字体内容图像；按下式构建内容损失函数Lcnt：Lcnt＝||Ic_fake-Ic||2其中，Ic_fake表示由风格特征s-src和内容特征c-x-fake解码生成的图像，Ic表示给定的内容字体图像；2训练中文字体生成网络将训练集输入到中文字体生成网络中进行训练，训练参数设置为：批量大小为32，优化器采用Adam和RMSprop，学习率为0.0001，梯度裁剪分别为0.001、0.0001，训练至损失函数收敛；6测试中文字体生成网络将测试集输入到训练好的中文字体生成网络中进行测试，生成中文字体图像；7评估生成的中文字体图像使用L1损失、均方根差、结构相似性、感知损失、弗雷歇距离和人工评估方法对生成的字体图像进行评估。

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权利要求：

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