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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
1
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
在线阅读
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职称材料
题名
基于深度学习的中文字体风格转换研究综述
被引量：
5
1
作者
程若然
赵晓丽
周浩军
叶翰辰
机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
出处
《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
基金
国家自然科学基金资助项目(61772328).
文摘
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
Keywords
font style transfer
deep learning
image translation
neural network
font generation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的中文字体风格转换研究综述
程若然
赵晓丽
周浩军
叶翰辰
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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