典型文献
融合笔画语义和注意力机制的汉字字体生成算法
文献摘要：
为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率,提出一种辅助字体设计的汉字字体生成算法,该算法可在小字体样本基础上生成风格相对一致的全字库字符图像.为了解决目前采用对抗生成网络(generative adversarial network,GAN)算法生成字体笔画黏连和结构错误问题,将笔画语义先验信息引入GAN模型,减少了笔画生成错误的问题;针对生成字体结构不完整与训练周期长的问题,在网络模型中增加了一种融合注意力机制的跳跃连接模块,利用该模块将编码器中特征投影到解码器,通过减少解码器的信息损失避免生成结构错误问题.采用公开的汉字字库数据集与pix2pix,zi2zi和DCFont算法进行对比实验,实验结果表明,文中算法能够生成更高质量的汉字字体,SSIM和损失函数均值均优于其他3种算法,最后给出算法的行业应用及适用范围.
文献关键词：
汉字字体生成;生成对抗网络;字体设计;注意力机制
中图分类号：
作者姓名：
王存睿;丁阳;刘宇;战国栋;李泽东
作者机构：
大连民族大学国家民委大数据应用技术重点实验室 大连 116600;大连市汉字计算机字库设计技术创新中心 大连 116600;Faculty of Computer Science and Information Technology,University Putra Malaysia Selangor 43400
文献出处：
引用格式：
[1]王存睿;丁阳;刘宇;战国栋;李泽东-.融合笔画语义和注意力机制的汉字字体生成算法)[J].计算机辅助设计与图形学学报,2022(08):1229-1237
A类：
汉字字体生成,小字体,DCFont
B类：
笔画,画语,注意力机制,生成算法,字体设计,设计师,字库,开发效率,上生,成风,字符,解决目前,对抗生成网络,generative,adversarial,network,GAN,黏连,语义先验,先验信息,训练周期,跳跃连接,连接模块,编码器,特征投影,解码器,少解,信息损失,生成结构,pix2pix,zi2zi,更高质量,SSIM,损失函数,行业应用,生成对抗网络
AB值：
0.31506
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