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申请/专利权人：华东师范大学
摘要：本发明公开了一种基于扩散模型的小样本字体生成方法，包括：构建字体图像数据集、对目标字体图像不断加噪至纯噪声、选取内容和风格参考图像、分别使用内容和风格编码器进行编码，提取结构和语义信息。训练扩散模型预测噪声图像的噪声，逐步去除隐编码噪声，最终目标为未加噪的原图像。在去噪过程中，内容和风格参考图像都作为去噪条件，通过风格细化模块加强风格特征，风格‑内容融合模块促进内容和风格信息交互、计算总损失函数更新模型参数、基于新的字体和汉字，生成字体图像；本发明与现有技术相比，训练过程更加稳定、解决了汉字生成不完整或者错误的问题、模型能学习到风格信息比如粗细，笔触风格，方法简便，效果好，有良好的应用前景。
主权项：1.一种基于扩散模型的小样本字体生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1构建字体图像数据集；2对目标生成图像多次添加噪声得到满足高斯分布的噪声图像；3以目标生成图像的文字A的楷体风格作为内容图像，以目标图像的风格B的其他字的图像作为风格图像，使用内容编码器和风格编码器提取结构特征和语义特征；4训练扩散模型预测噪声图像的噪声，逐步去除中间隐编码的噪声，训练目标为未加噪的原图像；内容图像和风格图像作为扩散模型的条件协助去噪，在扩散模型中构建风格细化模块和风格-内容融合模块，最后生成风格字体B的内容汉字A的图像；5计算预测的噪声和加入噪声的均方误差，以及生成的图像和目标图像的多层特征图的差值之和调整模型参数；6训练结束后，测试模型，给出要生成的风格的参考图像和要生成的汉字输入进训练好的模型，生成新的风格字形图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东师范大学 一种基于扩散模型的小样本字体生成方法
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