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联合内容和风格表示的无监督字体生成网络
1
作者
刘宇
丁阳
+3 位作者
Fatimah binti Khalid
李昕
Mas Rina binti Mustaffa
Azreen bin Azman
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第5期865-876,共12页
生成包含大量字体的中文字体是具有挑战性的任务,现有方法主要依赖于大量的配对数据进行监督学习,然而收集这些数据是劳动密集型的工作,且很难扩展到新风格字体.为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出分离字体内容和风格表...
生成包含大量字体的中文字体是具有挑战性的任务,现有方法主要依赖于大量的配对数据进行监督学习,然而收集这些数据是劳动密集型的工作,且很难扩展到新风格字体.为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出分离字体内容和风格表示的无监督字体生成网络.首先,将风格和内容表示在同一域中建立密集的语义对应,指导解码器产生高质量的输出;然后,在跳跃连接中引入可变形卷积,通过学习偏移量和通道之间的相互依赖性,使网络更加注字体的结构特征;最后,设计多尺度风格判别器,在不同尺度上评估生成图像的风格一致性.在公开的数据集上展示并分析FUNIT, MX-Font和DG-Font等5种字体生成方法的生成效果,实验结果表明在L1, RMSE等评估指标和用户研究实验中均优于对比的方法.
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关键词
汉字字体生成
可变形卷积
无监督学习
跨域语义对应
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职称材料
融合笔画语义和注意力机制的汉字字体生成算法
被引量：
11
2
作者
王存睿
丁阳
+2 位作者
刘宇
战国栋
李泽东
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期1229-1237,共9页
为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出一种辅助字体设计的汉字字体生成算法,该算法可在小字体样本基础上生成风格相对一致的全字库字符图像.为了解决目前采用对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)算法生成字...
为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出一种辅助字体设计的汉字字体生成算法,该算法可在小字体样本基础上生成风格相对一致的全字库字符图像.为了解决目前采用对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)算法生成字体笔画黏连和结构错误问题,将笔画语义先验信息引入GAN模型,减少了笔画生成错误的问题;针对生成字体结构不完整与训练周期长的问题,在网络模型中增加了一种融合注意力机制的跳跃连接模块,利用该模块将编码器中特征投影到解码器,通过减少解码器的信息损失避免生成结构错误问题.采用公开的汉字字库数据集与pix2pix,zi2zi和DCFont算法进行对比实验,实验结果表明,文中算法能够生成更高质量的汉字字体,SSIM和损失函数均值均优于其他3种算法,最后给出算法的行业应用及适用范围.
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关键词
汉字字体生成
生成对抗网络
字体设计
注意力机制
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职称材料
题名
联合内容和风格表示的无监督字体生成网络
1
作者
刘宇
丁阳
Fatimah binti Khalid
李昕
Mas Rina binti Mustaffa
Azreen bin Azman
机构
faculty of computer science and information technology
大连科技学院信息科学与技术学院
大连民族大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025年第5期865-876,共12页
基金
辽宁省科技计划联合项目(2024JH2/102600108)
大连市创新基金(2023JJGX026)
民族教育信息化教育部重点实验室联合基金(EIN2024B002)。
文摘
生成包含大量字体的中文字体是具有挑战性的任务,现有方法主要依赖于大量的配对数据进行监督学习,然而收集这些数据是劳动密集型的工作,且很难扩展到新风格字体.为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出分离字体内容和风格表示的无监督字体生成网络.首先,将风格和内容表示在同一域中建立密集的语义对应,指导解码器产生高质量的输出;然后,在跳跃连接中引入可变形卷积,通过学习偏移量和通道之间的相互依赖性,使网络更加注字体的结构特征;最后,设计多尺度风格判别器,在不同尺度上评估生成图像的风格一致性.在公开的数据集上展示并分析FUNIT, MX-Font和DG-Font等5种字体生成方法的生成效果,实验结果表明在L1, RMSE等评估指标和用户研究实验中均优于对比的方法.
关键词
汉字字体生成
可变形卷积
无监督学习
跨域语义对应
Keywords
Chinese character font generation
deformable convolution
unsupervised learning
cross-domain semantic correspondence
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合笔画语义和注意力机制的汉字字体生成算法
被引量：
11
2
作者
王存睿
丁阳
刘宇
战国栋
李泽东
机构
大连民族大学国家民委大数据应用技术重点实验室
大连市汉字计算机字库设计技术创新中心
faculty of computer science and information technology
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第8期1229-1237,共9页
基金
辽宁省自然科学基金(2020-MZLH-19)
贵州省科技支撑计划(2021-534)。
文摘
为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出一种辅助字体设计的汉字字体生成算法,该算法可在小字体样本基础上生成风格相对一致的全字库字符图像.为了解决目前采用对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)算法生成字体笔画黏连和结构错误问题,将笔画语义先验信息引入GAN模型,减少了笔画生成错误的问题;针对生成字体结构不完整与训练周期长的问题,在网络模型中增加了一种融合注意力机制的跳跃连接模块,利用该模块将编码器中特征投影到解码器,通过减少解码器的信息损失避免生成结构错误问题.采用公开的汉字字库数据集与pix2pix,zi2zi和DCFont算法进行对比实验,实验结果表明,文中算法能够生成更高质量的汉字字体,SSIM和损失函数均值均优于其他3种算法,最后给出算法的行业应用及适用范围.
关键词
汉字字体生成
生成对抗网络
字体设计
注意力机制
Keywords
generation of Chinese font
generative adversarial networks
font design
attention mechanism
分类号
TP389.41 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
联合内容和风格表示的无监督字体生成网络
刘宇
丁阳
Fatimah binti Khalid
李昕
Mas Rina binti Mustaffa
Azreen bin Azman
《计算机辅助设计与图形学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合笔画语义和注意力机制的汉字字体生成算法
王存睿
丁阳
刘宇
战国栋
李泽东
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
11
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职称材料
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参考文献
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