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申请/专利权人：合肥高维数据技术有限公司

摘要：本发明特别涉及一种基于自适应生成对抗网络的中文字体风格迁移方法，包括如下步骤：S100、训练能够分离字体内容和风格的编码器；S200、根据训练好的编码器，构建所训练字体类别的风格特征仓库；S300、构建自适应生成对抗网络优化训练；S400、将待迁移的字体样本输入训练好的编码器生成的特征图、将迁移目标信息输入风格特征仓库生成目标字体风格特征图，并将两个特征图融合之后输入到训练好的解码器中即可生成目标字体样本。在生成目标字体的其他文字时，是通过待迁移字体的内容特征和目标字体的风格特征所融合而成的，因此迁移效果非常好。

主权项：1.一种基于自适应生成对抗网络的中文字体风格迁移方法，其特征在于：包括由编码器和解码器构成的生成器，包括如下步骤：S100、训练能够分离字体内容和风格的编码器；S200、根据训练好的编码器，构建所训练字体类别的风格特征仓库；S300、构建自适应生成对抗网络优化训练，所述自适应生成对抗网络由所述编码器和解码器构成的生成器及鉴别器构成，所述自适应生成对抗网络优化训练步骤包括：S310、将待迁移字体常见偏旁部首的中文字输入训练好的编码器中得到表示字体内容的第一特征图和表示字体风格的第二特征图；S320、引入自适应权值向量与目标字体的字体风格特征二维矩阵相乘得到表征该目标字体风格的一维特征向量，对该一维特征向量进行上采样得到表征目标字体风格的第三特征图；S330、将步骤S310和步骤S320得到的第一特征图、第二特征图以及第三特征图进行融合后输入至解码器中生成目标字体的伪样本，并根据伪样本计算生成器的重构损失；S340、将目标字体的伪样本和真实样本输入至鉴别器中，并根据鉴别结果计算对抗损失；S350、准备待迁移字体和目标字体常见偏旁部首的中文字构成第二训练集；S360、固定编码器的网络参数，利用第二训练集对解码器和自适应权值向量进行训练，训练时的损失函数由重构损失和对抗损失叠加而成；S400、将待迁移的字体样本输入训练好的编码器生成的特征图、将迁移目标信息输入风格特征仓库生成目标字体风格特征图，并将两个特征图融合之后输入到训练好的解码器中即可生成目标字体样本。

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