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深度学习汉字生成与字体风格迁移综述
文献摘要：
汉字字体风格迁移旨在保证在语义内容不变的同时对汉字的字形作相应的转换.由于深度学习在图像风格迁移任务中表现出色,因此汉字生成可以从汉字图像入手,利用此技术实现汉字字体的转换,减少字体设计的人工干预,减轻字体设计的工作负担.然而,如何提高生成图像的质量仍是一个亟待解决的问题.本文首先系统梳理了当前汉字字体风格迁移的相关工作,将其分为3类,即基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)、自编码器(auto-encoder,AE)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的汉字字体风格迁移方法.然后,对比分析了22种汉字字体风格迁移方法在数据集规模方面的需求和对不同字体类别转换的适用能力,并归纳了这些方法的特点,包括细化汉字图像特征、依赖预训练模型提取有效特征、支持去风格化等.同时,按照汉字部首检字表构造包含多种汉字字体的简繁体汉字图像数据集,并选取代表性的汉字字体风格迁移方法进行对比实验,实现源字体(仿宋)到目标字体(印刷体和手写体)的转换,展示并分析Rewrite2、zi2zi、TET-GAN(texture effects transfer GAN)和Unet-GAN等4种代表性汉字字体风格迁移方法的生成效果.最后,对该领域的现状和挑战进行总结,展望该领域未来发展方向.由于汉字具有数量庞大和风格多样的特性,因此基于深度学习的汉字生成与字体风格迁移技术还不够成熟.未来该领域将从融合汉字的风格化与去风格化为一体、有效提取汉字特征等方面进一步探索,使字体设计工作向更灵活、个性化的方向发展.
文献关键词：
汉字字体风格迁移;图像生成;卷积神经网络(CNN);自编码器(AE);生成对抗网络(GAN)
中图分类号：
作者姓名：
王晨;吴国华;姚晔;任一支;王秋华;袁理锋
作者机构：
杭州电子科技大学网络空间安全学院, 杭州 310018
文献出处：
引用格式：
[1]王晨;吴国华;姚晔;任一支;王秋华;袁理锋-.深度学习汉字生成与字体风格迁移综述)[J].中国图象图形学报,2022(12):3415-3428
A类：
汉字字体风格迁移,去风格化,检字表,简繁体,繁体汉字,Rewrite2
B类：
语义内容,字形,图像风格迁移,表现出色,字体设计,人工干预,工作负担,成图,前汉,convolutional,neural,network,自编码器,auto,encoder,AE,生成对抗网络,generative,adversarial,GAN,体类,类别转换,适用能力,图像特征,预训练模型,有效特征,汉字部首,图像数据集,仿宋,印刷体,手写体,zi2zi,TET,texture,effects,transfer,Unet,迁移技术,有效提取,汉字特征,设计工作,更灵,图像生成
AB值：
0.216295
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