计算机辅助设计与图形学学报

作者：刘宇, 丁阳, Fatimah binti Khalid, 李昕, Mas Rina binti Mustaffa, Azreen bin Azman

关键词：汉字字体生成, 可变形卷积, 无监督学习, 跨域语义对应

生成包含大量字体的中文字体是具有挑战性的任务, 现有方法主要依赖于大量的配对数据进行监督学习,然而收集这些数据是劳动密集型的工作, 且很难扩展到新风格字体. 为辅助字体设计师提高计算机汉字字库开发效率, 提出分离字体内容和风格表示的无监督字体生成网络. 首先, 将风格和内容表示在同一域中建立密集的语义对应, 指导解码器产生高质量的输出; 然后, 在跳跃连接中引入可变形卷积, 通过学习偏移量和通道之间的相互依赖性, 使网络更加注字体的结构特征; 最后, 设计多尺度风格判别器, 在不同尺度上评估生成图像的风格一致性. 在公开的数据集上展示并分析 FUNIT, MX-Font 和 DG-Font 等5种字体生成方法的生成效果, 实验结果表明在 L1, RMSE等评估指标和用户研究实验中均优于对比的方法.

来源：2025年第5期

《计算机辅助设计与图形学学报》期刊编辑部

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