基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移

• 作者: 孔棱睿 滕少华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 风格迁移 生成式对抗网络 卷积神经网络 残差网络 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（10）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3164-3167
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.12
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0330

摘要

风格多样的中文字体是一种重要的中国文化符号,它的设计和操作是一项需要大量专业知识的艰巨工作.因此,针对这项工作提出一种基于生成式对抗网络的中文字体风格迁移的新方法.实验中,使用基于残差网络结构的生成式模型,在均方误差约束下,进行生成式模型与判别式模型之间的对抗训练,最后使用训练所得的生成式模型实现不同中文字体间一对一和多对多的风格迁移.实验表明,与之前常用的基于l1正则化方法相比,使用这种方法在字体细节生成上有更出色的表现,简化了中文字体的建模方式,提高了生成图像的逼真度,并具有更好的灵活性和通用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	滕少华	广东工业大学计算机学院	121	825	15.0	20.0
2	孔棱睿	广东工业大学计算机学院	2	3	1.0	1.0