基于神经风格迁移的字体特效渲染技术

• 作者: 何霁轩 刘峰 刘怡俊 叶武剑 徐佐腾 王振友 蔡湧达
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 字体特效渲染 风格迁移 VGG-19 Gram矩阵 特征值
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 151-153
• 页数: 3页
• 分类号: TP39
• 字数: 2014字
• 语种: 中文

摘要

传统的字体特效通常由人工完成设计,这耗费大量的人力物力.为了提高字体特效的生成效率,提出了一种基于风格迁移的字体特效渲染方法.该方法首先使用VGG-19网络提取图片特征值,然后根据Gram矩阵计算特征值之间的差距作为损失函数.经过梯度下降迭代优化算法最小化损失函数可以将输入风格图片的风格逐渐迁移到字体中.实验结果显示大部分生成的字体能够很好地将图片中的风格信息迁移到字体图片中,达到了字体特效渲染艺术效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘怡俊		66	190	7.0	10.0
2	刘峰	南京邮电大学江苏省图像处理与图像通信重点实验室	97	634	12.0	21.0
3	蔡湧达		1	0	0.0	0.0
4	徐佐腾		1	0	0.0	0.0
5	叶武剑		7	3	1.0	1.0
6	王振友		1	0	0.0	0.0
7	何霁轩		2	0	0.0	0.0