一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法和系统技术方案

本发明专利技术为一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法和系统，属于图像纹理合成技术领域。该方法的步骤包括：构造字形编码器，字形解码器，字效编码器，字效解码器，字形判别器和字效判别器，组成联合网络结构。在训练阶段，对网络从字形编解码，艺术字图片去风格化和文字图片风格化三个方面进行训练。在测试阶段，网络可以完成三个任务：去风格化，即输入艺术字图片，得到对应的文字图片；风格化，即输入参考艺术字图片和目标文字图片，得到对应的艺术字图片；风格创造：使用字效编码器对多种参考字效编码，对编码结果进行加权平均，解码后得到全新的字效。本发明专利技术通过联合考虑字形编解码、风格化和去风格化，能够生成高质量的艺术字图片。

A Joint Stylization and Destylization Method and System for Art Word Editing

【技术实现步骤摘要】
一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法和系统
本专利技术属于图像纹理合成
，涉及一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法和系统。
技术介绍
艺术字在海报、杂志封面、广告设计等平面设计中广泛使用，然而艺术字的人工设计与编辑过程繁琐，需要一定的技术。全自动艺术字编辑方法具有巨大的商用价值。艺术字合成的关键技术为纹理合成，将代表字效风格的纹理信息添加到目标字形上。尽管纹理合成被广泛使用，但是缺乏适用于艺术字生成的方法。基于统计的纹理合成方法，将纹理描述为全局统计量，不适合用来合成具有鲜明结构的艺术字纹理；而基于局部块的纹理合成方法，无法保证全局纹理的分布。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提出一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法和系统。本专利技术设计网络结构根据艺术字数据自动学习字效和字形的表示，同时考虑字形编解码，艺术字图片去风格化和文字图片风格化三个方面，使得提取的字效和字形表示更加准确，使得生成的艺术字具有更好的主观视觉质量，除此之外，同时还能完成去风格化和艺术字创造的编辑的功能。为实现以上目的，本专利技术采用的技术方案如下：一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法，包本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建字形编码器、字形解码器、字效编码器、字效解码器、字形判别器和字效判别器，组成联合网络结构；2)从艺术字数据集中采样图片；3)利用采样的图片，对所述联合网络结构从字形编解码、艺术字图片去风格化和文字图片风格化三个方面进行训练，直到达到最大迭代次数；4)利用训练好的网络结构，根据输入进行艺术字编辑。

【技术特征摘要】
1.一种联合风格化和去风格化的艺术字编辑方法，其特征在于，包括以下步骤：1)构建字形编码器、字形解码器、字效编码器、字效解码器、字形判别器和字效判别器，组成联合网络结构；2)从艺术字数据集中采样图片；3)利用采样的图片，对所述联合网络结构从字形编解码、艺术字图片去风格化和文字图片风格化三个方面进行训练，直到达到最大迭代次数；4)利用训练好的网络结构，根据输入进行艺术字编辑。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1)包括：1.1)对文字图片集合X和艺术字图片集合Y构造字形编码器EX和分别将文字图片和艺术字图片编码到高维的字形特征空间；1.2)构造字效编码器将艺术字图片编码到高维的字效特征空间；1.3)构造字形解码器GX，将字形特征解码为文字图片；1.4)构造字效解码器GY，将字形特征和字效特征融合并解码为艺术字图片；1.5)构造字形判别器DX，判别文字图片的真假；1.6)构造字效判别器DY，判别艺术字图片的真假；1.7)将构造的编码器、解码器和判别器组成联合网络结构，其中EX和的最后若干层共享相同的结构和参数，GX和GY的最前若干层共享相同的结构和参数，GX连接EX和的参数共享层，EX和的输出结果串联，然后与GY连接，DX连接GX，DY连接GY。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2)对于文字图片集合X和艺术字图片集合Y，从Y中采样艺术字图片y，及其对应的不添加字效的文字图片x，同时采样与y具有相同字效但不同字形的艺术字图片y’。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤3)训练所述联合网络结构进行字形编解码时，EX和GX构成自编码器，将文字图片x编码为字形特征再解码回原始的文字图片，损失函数为：Lrec＝||GX(EX(x))-x||1其中，‖‖1表示L1范数，计算两张图片对应像素差异的绝对值之和；根据该损失函数，采用梯度下降法进行EX和GX参数的更新。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤3)训练所述联合网络结构进行艺术字图片去风格化时，和GX构成去风格化网络，将艺术字图片y编码为字形特征再解码回其对应的文字图片，损失函数为：并且，要求编码的字形特征与字形编码器EX的编码结果一致，损失函数为：然后加入对抗损失Ldadv，判别器DX判断输入图片的真假，GX生成的结果让DX判断为真；总的损失函数为：Ldesty＝λ1Ldpix+λ2Ldfeat+λ3Ldadv其中，λ1，λ2和λ3是权重，由实验确定；根据该损失函数，采用梯度下降法进行GX和DX参数的更新。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤3)训练所述联合网络结构进行文字图片风格化时，EX，和GY构成风格化网络，提取x的字形特征和y’的字效特征，串联起来后，解码为对应的艺术字图片，损失函数为：然后加入对抗损失Lsadv，判别器DY判断输入图片的真假，GY生成的结果要让DY判断为真；总...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘家瑛，杨帅，汪文靖，郭宗明，
申请(专利权)人：北京大学，
类型：发明
国别省市：北京,11