FontGAN：一种用于汉字风格化与去风格化的统一生成框架
计算机视觉与模式识别
2019-10-29 v1
摘要
汉字合成涉及风格保持与内容一致两个方面。尽管一些方法在从标准字体合成指定风格字符上已取得显著成功，但如何在不损失可辨识性的前提下将字符映射到指定风格域仍极具挑战。本文提出一种名为 FontGAN 的新模型，将字符风格化与去风格化集成于统一框架中。模型中我们将字符图像解耦为风格表示与内容表示，从而更精确地控制这两类变量，提升生成结果质量。我们还引入字体一致性模块（FCM）与内容先验模块（CPM）。FCM 利用类别引导的 Kullback-Leibler 损失将风格表示嵌入不同高斯分布，在全局上约束训练集中同字体字符，并使其在测试阶段可通过采样获得风格变量。CPM 为模型提供内容先验以引导内容编码过程，缓解去风格化中的笔画缺失问题。在字符风格化与去风格化上的大量实验证明了本方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1910.12604,
title = {FontGAN: A Unified Generative Framework for Chinese Character Stylization and De-stylization},
author = {Xiyan Liu and Gaofeng Meng and Shiming Xiang and Chunhong Pan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.12604},
year = {2019}
}