自编码器引导的生成对抗网络用于中文书法合成
计算机视觉与模式识别
2017-06-28 v1
摘要
本文研究中文书法合成问题：从标准字体（例如黑体）图像合成具有指定风格的中文书法图像（图1(a)）。近期工作大多遵循笔画提取与组装流程，该流程过程复杂且受限于笔画提取的效果。我们将书法合成问题视为图像到图像的转换问题，并提出一个基于深度神经网络的模型，可直接从标准字体图像生成书法图像。此外，我们还构建了一个包含多种风格的大规模基准数据集用于中文书法合成。我们在所提出的数据集上评估了我们的方法以及一些基线方法，实验结果证明了我们提出的模型的有效性。
引用
@article{arxiv.1706.08789,
title = {Auto-Encoder Guided GAN for Chinese Calligraphy Synthesis},
author = {Pengyuan Lyu and Xiang Bai and Cong Yao and Zhen Zhu and Tengteng Huang and Wenyu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.08789},
year = {2017}
}
备注
submitted to ICADR2017