Jun, 2017

基于自编码器引导的 GAN 技术实现中国书法合成

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TL;DR本文提出了一种基于深度神经网络的模型，将标准字体图像直接生成书法风格的图像，并构建了包含各种书法风格的大规模基准数据集。实验结果表明，该方法的效果优于其它基线方法。
chinese calligraphyimage synthesisdeep neural networkbenchmarkstyle transfer
发现论文，激发创造
  • CalliGAN: 基于风格和结构意识的汉字书法字符生成器

    通过将中文字符的组件信息纳入到其模型中并使用改进的网络将字符转换为嵌入空间，从而提出了一种新的方法来多样化生成高质量的汉字。该方法在数量评估和人类主题研究方面优于现有技术。

    May, 2020

  • DeepCalliFont：融合双模态生成模型的少样本中文书法字体合成

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    Dec, 2023

  • Few-shot 风格迁移生成细粒度中文书法字体

    本文提出了一个简单但强大的端到端汉字书法字体生成框架 ZiGAN，它不需要任何手动操作或冗余预处理来生成细粒度的目标风格字符，实验表明，我们的方法在少数汉字风格转移中具有最先进的泛化能力。

    Aug, 2021

  • 基于深度生成对抗网络的机器书法风格生成

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    Dec, 2023

  • 利用 CycleGAN 生成手写汉字

    采用 DenseNet CycleGAN 方法生成手写汉字，提出内容准确度和风格差异作为评估指标。

    Jan, 2018

  • SE-GAN: 利用骨架增强的 GAN 模型生成毛笔手写字体

    本文提出了一种基于 GAN 的图像翻译模型，该模型结合了骨骼信息，用于生成手写字体。实验结果表明，该模型的生成效果优秀。

    Apr, 2022

  • 通过阅读少量样例来学习书写风格化的中文字符

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    Dec, 2017

  • 中文排版转换

    提出了一种新的基于深度学习的中文字体转换网络，该网络结构由两个子网络组成：一个全卷积网络转换指定的字体样式以保留结构信息，一个对抗网络生成更逼真的笔画细节，并克服了先前一些复杂的中文部件分割模型的问题，该模型将每个汉字视为一个不可分割的图像，采用端到端训练的方式，无需预处理或后处理。实验证明该模型可以在印刷体和手写体样式上从任何源字体合成逼真的目标字体。

    Jul, 2017

  • 自动字体生成的金字塔嵌入式生成对抗网络

    该论文提出了一种名为金字塔嵌入生成对抗网络（PEGAN）的方法，使用像素损失、发生器损失、类别损失和感知损失来训练生成器和判别器模型以自动生成汉字图像。实验结果表明该模型可以自动扩展小型字库。

    Nov, 2018

  • 协作笔画精化的手写中文字体生成

    提出了一种使用基于卷积神经网络的模型生成中文手写字体的方法，该方法结合了协作训练策略、在线缩放增强以及自适应预变形技术，仅需要 750 个有配对的训练样本，无需预训练网络、额外的数据集资源或标签，并且在手写字体合成方面表现显著优于现有的方法。

    Apr, 2019