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公开(公告)号：CN110443864A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910670478.8
申请日：2019-07-24
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公布了一种基于单阶段少量样本建模学习的艺术字体自动生成方法，建立网络模型(AGS-Net)，针对已有的完整的合成艺术字体字库，预训练网络模型(AGS-Net)，使模型能够从风格参考集输入中提取风格特征、从内容参考集输入中提取内容特征以及合成指定风格和内容的风格化字符；利用只有少量样本的设计师设计的艺术字体字库对网络模型AGS-Net进行微调；通过训练完成的网络模型AGS-Net生成完整的艺术特效字体字库。本发明的网络模型规模、参数量较小。采用本发明技术方案，能够在任何的语言系统上扩展，不局限于特定的语言，能够达到最佳的艺术字体自动合成效果。
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公开(公告)号：CN108304357B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810093715.4
申请日：2018-01-31
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公布了一种中文字库自动生成方法，基于流形学习和深度神经网络，针对已有的汉字字库，提取字库的风格特征向量和字形特征向量，建立每个字的风格流形；再训练字体渲染网络，实现从特征向量到汉字图像的映射；在流形空间中获得新的特征向量，放入训练好的字体渲染网络，得到新风格的汉字字库。本发明不需人工书写汉字，无需人工干预；同时，流形空间的创建基于已有字体的特征向量，所以保证了新的特征向量不会出现巨大的偏差，保证了汉字原有的字形，风格特征的可解释性也较高。
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公开(公告)号：CN110443864B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910670478.8
申请日：2019-07-24
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公布了一种基于单阶段少量样本建模学习的艺术字体自动生成方法，建立网络模型(AGS‑Net)，针对已有的完整的合成艺术字体字库，预训练网络模型(AGS‑Net)，使模型能够从风格参考集输入中提取风格特征、从内容参考集输入中提取内容特征以及合成指定风格和内容的风格化字符；利用只有少量样本的设计师设计的艺术字体字库对网络模型AGS‑Net进行微调；通过训练完成的网络模型AGS‑Net生成完整的艺术特效字体字库。本发明的网络模型规模、参数量较小。采用本发明技术方案，能够在任何的语言系统上扩展，不局限于特定的语言，能够达到最佳的艺术字体自动合成效果。
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公开(公告)号：CN108304357A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810093715.4
申请日：2018-01-31
申请人： 北京大学
摘要： 本发明公布了一种中文字库自动生成方法，基于流形学习和深度神经网络，针对已有的汉字字库，提取字库的风格特征向量和字形特征向量，建立每个字的风格流形；再训练字体渲染网络，实现从特征向量到汉字图像的映射；在流形空间中获得新的特征向量，放入训练好的字体渲染网络，得到新风格的汉字字库。本发明不需人工书写汉字，无需人工干预；同时，流形空间的创建基于已有字体的特征向量，所以保证了新的特征向量不会出现巨大的偏差，保证了汉字原有的字形，风格特征的可解释性也较高。
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