通过阅读少量示例学习书写风格化汉字
计算机视觉与模式识别
2018-06-19 v3 机器学习
机器学习
摘要
自动书写风格化汉字因其广泛适用性而是一项引人注目却具挑战性的任务。本文提出一种名为风格感知变分自编码器（Style-Aware Variational Auto-Encoder, SA-VAE）的新框架，以灵活生成汉字。具体而言，我们提出通过将潜特征解耦为内容相关与风格相关分量来捕捉汉字的不同特征。考虑到复杂的形状与结构，我们将结构信息作为先验知识引入框架以引导生成。我们的框架在给定具有未见风格的汉字时通过推断风格分量，展现出强大的一次性/少样本泛化能力。据我们所知，这是首次尝试仅通过观察一个或少数几个示例来学习书写新风格汉字。大量实验证明了其通过融合对应于不同内容与风格的向量来生成不同风格化汉字的有效性，这在现实应用中具有重要意义。
引用
@article{arxiv.1712.06424,
title = {Learning to Write Stylized Chinese Characters by Reading a Handful of Examples},
author = {Danyang Sun and Tongzheng Ren and Chongxun Li and Hang Su and Jun Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.06424},
year = {2018}
}
备注
Accepted by IJCAI 2018