摘要：近年来,汉字自动生成因其在艺术字体生成、个性化字体设计,以及书法作品生成等问题中的广泛应用而引起了大量关注.当前主流的汉字字体自动生成方法主要基于非配对数据和深度生成模型如生成对抗网络等.然而,这些主流的深度汉字字体生成方法通常忽略了汉字本身的结构信息,导致在提取特征时缺乏相应指导,且在训练过程中容易出现模式坍塌现象,从而在生成汉字质量方面亟待进一步提高.针对该问题,本文受汉字田字格书写的启发,提出一种基于田字格变换的自监督方法来指导网络模型提取更高质量的特征,进而提升汉字生成效果,需要特别指出的是所设计的田字格几何变换无需改变现有模型网络且不增加任何人工成本,因此潜在可嵌入许多已有深度汉字字体生成模型.所提自监督学习方法的有效性在一系列实验中得到验证.实验结果表明,在嵌入所提的自监督学习任务后,当前流行的基于CycleGAN的深度汉字生成模型在生成效果和训练稳定性等方面都有较大提升,并且模式坍塌现象得到改善.与现有其他深度汉字字体生成方法相比,所提基于田字格几何变换的自监督方法提高了生成汉字质量,并且在生成汉字内容准确率、FID值、L1损失和IOU这4个评价指标上均有一定提升.

摘要：中国名家书法字库建立在非物质文化遗产保护与利用领域中具有重要价值。然而,留存至今的名家书法作品十分匮乏且在传统保存方式中易受到不可逆的损坏,使书法艺术保护与传承面临重大挑战。以朱熹榜书字库设计为例,深入探究人工智能中的风格迁移技术在“中国书法”这类非物质文化遗产传承与生成上的潜力。以朱熹榜书《千字文》拓本为基础,利用人工智能中的图像风格迁移技术,生成一套高质量的朱熹榜书常见字库。所建立的字库将为白鹿洞书院非物质文化遗产的保护与利用提供重要的文字载体,以及为装饰文创品设计提供精良的书法装饰元素。