基于少样本学习的书籍装帧手写字体生成

作     者：王志敏 朱磊 张媛 WANG Zhi-min;ZHU Lei;ZHANG Yuan

作者机构：北京印刷学院机电工程学院北京102600 北京印刷学院邮政行业技术研发中心北京102600 

出 版 物：《印刷与数字媒体技术研究》 (Printing and Digital Media Technology Study)

年 卷 期：2024年第4期

页      码：46-55页

摘      要：手写字体具有一定的亲和度,尤其在书籍装帧设计中更具人性化和表达力,但手工设计字体流程烦琐且专业程度要求高。通过基于人工智能的手写字体生成算法帮助设计是解决这一问题的有效途径。本研究采用少样本字体生成网络,其中在特征提取方面采用了多子编码器提取了多个特征,可更好地捕捉不同的局部概念;在样本训练方面采用端到端的训练方法,可以显著减少训练时间,提高字体生成效率。采用定性与定量分析相结合的方式,对多种字体生成方法进行了深入比较。相较于其他方法,本研究所提出方法的FID与LPIPS值更低,这充分证明了本研究方法在生成效果上的优越性,生成的字体更加清晰且高度逼真。该方法为书籍装帧设计提供了更快、更有效的解决方案,简化了字体设计的烦琐过程,提升了设计效率。未来的研究可进一步优化生成字体的质量和多样性,以满足不同书籍装帧设计的需求。

主 题 词：生成式对抗网络 少样本学习 字体生成 端到端学习 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.19370/j.cnki.cn10-1886/ts.2024.04.005

馆 藏 号：203140749...