Automatisk generering av kinesiska teckensnitt som består av ett stort antal glyfer med komplicerade strukturer är nu fortfarande ett utmanande och pågående problem inom områdena AI och Computer Graphics (CG). Traditionella CG-baserade metoder är vanligtvis starkt beroende av manuella ingrepp, medan nyligen impopulariserade djupt lärande-baserade end-to-end metoder ofta få syntesresultat med felaktiga strukturer och / eller allvarliga artefakter. För att ta itu med dessa problem föreslår detta dokument ett strukturstyrt kinesiskt teckensnittsgenereringssystem, SCFont, genom att använda djupstackade nätverk. Nyckelidén är att integrera domänkunskapen hos kinesiska tecken med djupa generativa nätverk för att säkerställa att högkvalitativa glyfer med korrekta strukturer kan syntetiseras. Mer specifikt använder vi först en CNN-modell för att lära oss hur man överför skrivvägarna med åtskilda drag i referensteckensnittsstilen till dem i målstilen. Sedan tränar vi en annan CNN-modell som lär sig att återställa formdetaljer på konturen för syntetiserade skrivbanor. Experimentella resultat bekräftar den föreslagna vetenskapliga och tekniska utvecklingens överlägsenhet i både visuella och kvantitativa bedömningar.
REF utformade ett djupt staplat neuralt nätverk med vägledning av glyph struktur information för att syntetisera högkvalitativa kinesiska teckensnitt.
SCFont: Structure-guided Chinese Font Generation via Deep Stacked Networks
{'venue': 'AAAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}