通过混合字体样式改进手写字体的研究
计算机视觉与模式识别
2025-05-20 v1
摘要
手写字体具有独特的表达性，但因字体不清晰或不一致常难以阅读。FontFusionGAN(FFGAN)是一种新型方法，通过结合手写字体和印刷字体来改进手写字体。我们的方法采用生成对抗网络(GAN)生成将手写和印刷字体特征融合的字体。通过在手写和印刷字体数据集上训练，GAN可生成 legible(可读)且视觉上令人愉悦的字体图像。我们将方法应用于手写字体数据集，证明其显著提升了原始字体的可读性，同时保留其独特的审美。该方法有潜力提高手写字体的可读性，有助于文档创建、信件书写以及帮助读写困难者。除解决复杂字符集字体创建难题外，该方法也适用于其他文本图像相关任务，如字体属性控制和多语言字体风格迁移。
引用
@article{arxiv.2505.12834,
title = {A Study on the Refining Handwritten Font by Mixing Font Styles},
author = {Avinash Kumar and Kyeolhee Kang and Ammar ul Hassan and Jaeyoung Choi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.12834},
year = {2025}
}
备注
4 pages, 3 figures, MITA 2023 (The 19th International Conference on Multimedia Information Technology and Applications July. 11 ~ July 14, 2023, Technical University of Ostrava, Ostrava, Czech)