Calliffusion:基于扩散模型的中国书法生成与风格迁移
计算机视觉与模式识别
2023-05-31 v1
摘要
本文提出 Calliffusion,一个利用扩散模型生成高质量中国书法的系统。我们的模型架构基于 DDPM(去噪扩散概率模型),能够生成五种不同书体的常见汉字并模仿著名书法家的风格。实验表明,我们的模型生成的书法难以与真实作品区分,且我们对汉字、书体与风格的控制有效。此外,我们演示了单次迁移学习,使用 LoRA(低秩适配)将中国书法艺术风格迁移至未见过的汉字乃至域外符号如英文字母与数字。
引用
@article{arxiv.2305.19124,
title = {Calliffusion: Chinese Calligraphy Generation and Style Transfer with Diffusion Modeling},
author = {Qisheng Liao and Gus Xia and Zhinuo Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.19124},
year = {2023}
}
备注
5pages, International Conference on Computational Creativity, ICCC