【技术实现步骤摘要】
一种面向复杂纹理结构的艺术字生成系统
[0001]本申请涉及艺术字生成领域，特别涉及一种面向复杂纹理结构的艺术字生成系统。
技术介绍
[0002]随着视觉艺术的发展，艺术字在各类宣传广告中的使用需求越来越多。因此，需要根据不同需求，快速生成相应风格的艺术字。目前，可通过神经网络模型来生成艺术字。
[0003]针对艺术字生成，常用的神经网络模型为生成对抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)模型。GAN是一种无监督的深度学习模型，利用GAN生成艺术字的方法通常有两种：一种方法根据源文字和对应的源艺术字，生成目标文字对应的目标艺术字，目标艺术字的风格和源艺术字相同，这种方法需要特殊的艺术字风格数据集进行GAN训练，且训练后只能根据已有的艺术字风格生成艺术字，并不能满足各类宣传广告的多样使用需求，如果要基于此方法生成复杂艺术字，则需要开发具有高分辨率图像和多样化的大规模艺术字体数据集，如此的成本过于高昂；另一种方法设置简单的程式化文本，参考风格图片或参考风格视频对静态文本图像进行动画处...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种面向复杂纹理结构的艺术字生成系统，其特征在于，所述生成系统包括：依次相接的输入处理模块、生成对抗网络模型以及细节细化模块；所述输入处理模块用于对输入的源文字进行处理生成边缘平滑的黑白文本掩膜，以及利用所述黑白文本掩膜对输入的风格图片进行处理生成风格小块，所述风格图片为具有复杂纹理的图片；所述生成对抗网络模型包括第一生成器和第二生成器，所述第一生成器用于对所述黑白文本掩膜和所述风格小块进行处理，生成扩充预设倍数的真实边缘的风格大块；所述第二生成器用于对所述风格大块进行处理，生成所述风格大块的黑白风格掩膜；所述生成对抗网络模型是经过生成训练的Pro
‑
gen GAN网络模型，所述生成训练以预先创建的生成训练集中的预设黑白掩膜小块和预设剪裁风格小块作为输入，以所述生成训练集中的预设风格大块和预设黑白风格掩膜大块作为输出，将所述生成对抗网络模型训练至收敛；所述细节细化模块包括结构细化网络和纹理细化网络，所述结构细化网络用于对所述风格大块进行结构细化处理，生成中间艺术字；所述纹理细化网络用于根据所述黑白风格掩膜对所述中间艺术字进行纹理细化处理，生成最终艺术字；所述结构细化网络是经过风格训练的Structure Net网络，所述风格训练以预设常规图片数据集中的图片作为输入内容图，以预设源风格图片作为参考风格图，以风格化内容图作为输出，将所述结构细化网络训练至收敛。2.根据权利要求1所述的一种面向复杂纹理结构的艺术字生成系统，其特征在于，所述生成训练集通过以下方式预先创建：选取原始风格图像Y
g
，所述原始风格图像Y
g
为具有复杂纹理的图像；获取所述原始风格图像Y
g
的原始黑白掩码M
g
，所述原始风格图像Y
g
中的风格部分在所述原始黑白掩码M
g
中为黑色区域，所述原始风格图像Y
g
中的背景部分在所述原始黑白掩码M
g
中为白色区域；按照预设第一尺寸L
×
L，选取所述原始黑白掩码M
g
中黑色区域面积最大的局部黑白掩码M
l
，以及所述原始风格图像Y
g
中和所述局部黑白掩码M
l
对应的局部风格图像Y
l
；对所述原始黑白掩码M
g
进行边缘简化处理，生成边缘平滑的第一黑白掩膜对所述局部黑白掩码M
l
进行边缘简化处理，生成边缘平滑的第二黑白掩膜按照预设大块剪裁方法，从所述原始风格图像Y
g
和所述局部风格图像Y
l
中，剪裁获得多个预设风格大块y，以及获得每个预设风格大块y在所述原始黑白掩码M
g
和所述局部黑白掩码M
l
中相应位置的预设黑白掩码大块，以及获得每个预设黑白掩码大块m在所述第一黑白掩膜和所述第二黑白掩膜中相应位置的预设黑白掩膜大块m
s
；从每个预设风格大块y中随机剪裁获得预设风格小块所述预设风格大块y的尺寸为预设风格小块尺寸的预设倍数；对每个预设黑白掩膜大块m
s
根据所述预设倍数进行下采样，获得预设黑白掩膜小块所述黑白掩膜大块m
s
的尺寸为所述预设黑白掩膜小块尺寸的预设倍数；通过所述预设黑白掩膜小块剪裁所述预设风格小块获得预设剪裁风格小块
将所...
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