汉字字体生成模型的生成方法、汉字字体生成方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种汉字字体生成模型的生成方法、汉字字体生成方法及装置，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取汉字图像；对汉字图像进行几何变换处理，生成汉字变换图像；将汉字变换图像输入至汉字鉴别模型，通过汉字鉴别模型对汉字变换图像进行鉴别处理，输出汉字变换图像的真伪性信息；基于真伪性信息，调整字体生成模型的模型参数，得到训练后的字体生成模型。本申请实施例提供的技术方案中，通过对汉字图像进行几何变换以指导模型提取高质量汉字特征；并通过汉字鉴别模型对汉字转换图像进行真伪判断的结果，调整模型参数以使模型效果最优，有效解决深度学习模型训练中的模式坍塌的问题，提升特征提取的指导与针对性，显著提升汉字生成效果。显著提升汉字生成效果。显著提升汉字生成效果。

【技术实现步骤摘要】
汉字字体生成模型的生成方法、汉字字体生成方法及装置


[0001]本申请涉及人工智能
，特别涉及一种汉字字体生成模型的生成方法、汉字字体生成方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，汉字自动生成因其在艺术字体生成、个性化字体设计以及书法作品生成等方面中的广泛应用而引起了大量关注。
[0003]目前汉字字体生成方法大体可分为两大类。第一类方法主要是基于汉字的显式特征如汉字的结构、偏旁部首和笔画等，以及利用传统的机器学习方法。这类方法的核心思想是“分解再重组”，即首先将汉字进行拆分并提取汉字的层次结构、笔画和部首等局部显式特征，之后通过传统机器学习算法进行重组从而形成新的汉字。第二类方法主要基于深度学习，该类方法的核心思想是把汉字看成图像，从而把汉字字体生成任务视为某种图像风格转换任务，进而可有效利用在图像风格转换领域中发展出来的新技术来处理汉字字体生成任务。然而，深度学习模型在训练中经常存在模式坍塌的问题，并且忽略了汉字一些独有的特征，从而在特征提取时缺乏指导与针对性，生成的汉字存在质量问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种汉字字体生成模型的生成方法、汉字字体生成方法、装置及设备，基于田字格变换的自监督方法来指导模型网络提取更高质量的汉字特征，从而显著提升汉字生成效果，降低人工成本。
[0005]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种汉字字体生成模型的生成方法，所述方法包括：
[0006]获取汉字图像，所述汉字图像包括源风格汉字图像与目标风格汉字图像；r/>[0007]对所述汉字图像进行几何变换处理，生成汉字变换图像，所述几何变换处理是指将所述汉字图像划分为不同区域后调整各区域在所述汉字图像中位置的图像处理方式，所述汉字变换图像是指所述各区域经过位置调整后得到的图像；
[0008]将所述汉字变换图像输入至汉字鉴别模型，通过所述汉字鉴别模型对所述汉字变换图像进行鉴别处理，输出所述汉字变换图像的真伪性信息；
[0009]基于所述真伪性信息，调整字体生成模型的模型参数，得到训练后的字体生成模型，所述字体生成模型用于将所述源风格汉字图像转换为所述目标风格汉字图像。
[0010]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种汉字字体生成方法，所述方法包括：
[0011]获取源风格汉字图像；
[0012]将所述源风格汉字图像输入至训练后的字体生成模型，通过所述训练后的字体生成模型对所述源风格汉字图像进行汉字风格转换处理，生成目标风格汉字图像；
[0013]其中，所述训练后的字体生成模型是与汉字鉴别模型进行对抗训练得到的机器学习模型，所述汉字鉴别模型通过对汉字变换图像进行鉴别处理，输出所述汉字变换图像的
真伪性信息以调整所述字体生成模型的模型参数，所述汉字变换图像是汉字图像经过几何变换处理生成的图像，所述几何变换处理是指将所述汉字图像划分为不同区域后调整各区域在所述汉字图像中位置的图像处理方式。
[0014]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种汉字字体生成模型的生成装置，所述装置包括：
[0015]汉字图像获取模块，用于获取汉字图像，所述汉字图像包括源风格汉字图像与目标风格汉字图像；
[0016]几何变换处理模块，用于对所述汉字图像进行几何变换处理，生成汉字变换图像，所述几何变换处理是指将所述汉字图像划分为不同区域后调整各区域在所述汉字图像中位置的图像处理方式，所述汉字变换图像是指所述各区域经过位置调整后得到的图像；
[0017]汉字鉴别模块，用于将所述汉字变换图像输入至汉字鉴别模型，通过所述汉字鉴别模型对所述汉字变换图像进行鉴别处理，输出所述汉字变换图像的真伪性信息；
[0018]模型参数调整模块，用于基于所述真伪性信息，调整字体生成模型的模型参数，得到训练后的字体生成模型，所述字体生成模型用于将所述源风格汉字图像转换为所述目标风格汉字图像。
[0019]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种汉字字体生成装置，所述装置包括：
[0020]源风格汉字图像获取模块，用于获取源风格汉字图像；
[0021]汉字风格转换模块，用于将所述源风格汉字图像输入至训练后的字体生成模型，通过所述训练后的字体生成模型对所述源风格汉字图像进行汉字风格转换处理，生成目标风格汉字图像；
[0022]其中，所述训练后的字体生成模型是与汉字鉴别模型进行对抗训练得到的机器学习模型，所述汉字鉴别模型通过对汉字变换图像进行鉴别处理，输出所述汉字变换图像的真伪性信息以调整所述字体生成模型的模型参数，所述汉字变换图像是汉字图像经过几何变换处理生成的图像，所述几何变换处理是指将所述汉字图像划分为不同区域后调整各区域在所述汉字图像中位置的图像处理方式。
[0023]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述汉字字体生成模型的生成方法。
[0024]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述汉字字体生成方法。
[0025]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述汉字字体生成模型的生成方法。
[0026]根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一
段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述汉字字体生成方法。
[0027]本申请实施例提供的技术方案可以带来如下有益效果：
[0028]通过对汉字图像进行几何变换，以指导模型网络提取更高质量的汉字特征；并通过汉字鉴别模型对汉字转换图像进行真伪判断，最终根据输出汉字鉴别模型的输出结果与图像真实属性，调整字体生成模型的参数，得到效果最优的字体生成模型。有效解决深度学习模型在训练中经常存在模式坍塌的问题，提升了特征提取时的指导与针对性，显著提升了汉字生成效果。
附图说明
[0029]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0030]图1是本申请一个实施例提供的应用程序运行环境的示意图；
[0031]图2是本申请一个实施例提供的汉字字体生成模型的生成方法的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种汉字字体生成模型的生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取汉字图像，所述汉字图像包括源风格汉字图像与目标风格汉字图像；对所述汉字图像进行几何变换处理，生成汉字变换图像，所述几何变换处理是指将所述汉字图像划分为不同区域后调整各区域在所述汉字图像中位置的图像处理方式，所述汉字变换图像是指所述各区域经过位置调整后得到的图像；将所述汉字变换图像输入至汉字鉴别模型，通过所述汉字鉴别模型对所述汉字变换图像进行鉴别处理，输出所述汉字变换图像的真伪性信息；基于所述真伪性信息，调整字体生成模型的模型参数，得到训练后的字体生成模型，所述字体生成模型用于将所述源风格汉字图像转换为所述目标风格汉字图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取汉字图像，包括：获取所述源风格汉字图像；将所述源风格汉字图像输入至所述字体生成模型，通过所述字体生成模型对所述源风格汉字图像进行汉字风格转换处理，生成所述目标风格汉字图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述汉字图像进行几何变换处理，生成汉字变换图像，包括：将所述汉字图像划分为至少两个区域；对所述至少两个区域进行所述几何变换处理，生成所述汉字变换图像。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个区域进行所述几何变换处理，生成所述汉字变换图像，包括：确定几何变换方式；根据所述几何变换方式，对所述至少两个区域进行所述几何变换处理，生成所述汉字变换图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述汉字图像划分为至少两个区域，包括：通过横中线与竖中线，将所述汉字图像分别划分为第一区域图像、第二区域图像、第三区域图像以及第四区域图像；其中，所述第一图像区域是所述横中线、所述竖中线、所述汉字图像的左边线与所述汉字图像的上边线所包围区域内的图像，所述第二图像区域是所述横中线、所述竖中线、所述汉字图像的右边线与所述汉字图像的上边线所包围区域内的图像，所述第三图像区域是所述横中线、所述竖中线、所述汉字图像的左边线与所述汉字图像的下边线所包围区域内的图像，所述第四图像区域是所述横中线、所述竖中线、所述汉字图像的右边线与所述汉字图像的下边线所包围区域内的图像。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述几何变换方式包括第一几何变换方式，所述汉字变换图像包括单位变换图像；所述根据所述几何变换方式，对所述至少两个区域进行所述几何变换处理，生成所述汉字变换图像，包括：在所述几何变换方式为所述第一几何变换方式的情况下，保持所述第一区域图像、第二区域图像、第三区域图像以及第四区域图像的位置不变，生成所述汉字图像的单位变换图像。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述几何变换方式包括第二几何变换方式，所述汉字变换图像包括第二变换图像；所述根据所述几何变换方式，对所述至少两个区域进行所述几何变换处理，生成所述汉字变换图像，包括：在所述几何变换方式为所述第二几何变换方式的情况下，将所述第一区域图像与所述第二区域图像进行互换，以及将所述第三区域图像与所述第四区域图像进行互换，生成所述汉字图像的第二变换图像。8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述几何变换方式包括第三几何变换方式，所述汉字变换图像包括第三变换图像；所述根据所述几何变换方式，对所述至少两个区域进行所述几何变换处理，生成所述汉字变换图像，包括：在所述几何变换方式为所述第三几何变换方式的情况下，将所述第一区域图像与所述第三区域图像进行互换，以及将所述第二区域图像与所述第四区域图像进行互换，生成所述汉字图像的第三变换图像。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述几何变换方式包括第四几何变换方式，汉字变换图像包括第四变换图像；所述根据所述几何变换方式，对所述至少两个区域进行所述几何变换处理，生成所述汉字变换图像，包括：在所述几何变换方式为所述第四几何变换方式的情况下，将所述第二区域图像与所述第三区域图像进行互换，以及保持所述第一区域图像与所述第四区域图像的位置不变，生成所述汉字图像的第四变换图像。10.根据要求1至9任一项所述的方法，其特征在于，所述汉字鉴别模型还输出所述汉字变换图像的几何变换方式，所述基于所述真伪...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾锦山，汪叶飞，陈琪，王明文，
申请(专利权)人：江西师范大学，
类型：发明
国别省市：