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公开(公告)号：CN119692304A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411744608.5
申请日：2024-12-01
Applicant: 北京大学
IPC: G06F40/109 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种基于扩散模型的少样本中文字体快速生成方法及系统，包括低分辨生成模型模块和超分辨模型模块，还可包括扩散模型蒸馏模块；构建带有部件感知编码器的条件隐式扩散模型即低分辨生成模型，用于生成高质量的低分辨率字体；构建基于级联扩散模型的超分辨模型，用于将低分辨率生成结果扩展至高分辨率；扩散模型蒸馏模块可进一步将训练好的低分辨生成模型和超分辨模型蒸馏为一步生成模型，以提升字形图像生成效率。本发明能够从有限的输入字形图像样本中提取和迁移其字体风格，得到在风格匹配程度和字形结构准确性上均显著提升的字形图像生成结果，并可通过矢量化工具得到高质量的矢量字形。
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公开(公告)号：CN112329389B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201910697693.7
申请日：2019-07-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/30 , G06T7/187 , G06V30/226
Abstract: 本发明公布了一种基于语义分割与禁忌搜索的汉字笔画自动提取方法，过针对汉字特点改进的语义分割模型获得笔画分割图，再通过连通域分析从笔画分割图中获取独立笔画，最后通过禁忌搜索算法获取笔画笔顺信息。本发明采用语义分割技术从二值汉字图片中提取笔画分割图，避免了基于图形学方法鲁棒性差，耗时长的问题，同时也提升了分割效果，能够显著提高这些汉字处理与应用的开发效率，降低开发成本。
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公开(公告)号：CN112732943B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110074336.2
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/583 , G06F16/58 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公布了一种基于强化学习的中文字库自动生成方法及系统，通过创建强化学习模块输出薄板样条TPS插值函数参数，并应用TPS插值函数将标准汉字骨架的每个笔画转化为目标风格；再对笔画实际位置与尺寸进行预测，将笔画骨架组合为汉字骨架；对汉字骨架进行渲染生成目标汉字图片，从而得到完整的中文字库文件。系统包括：强化学习模块、笔画位置预测模块、渲染模块。本发明实现了对标准笔画骨架的修改和笔画边界框的预测，确保生成更好的目标风格汉字骨架。模型结构简单，无需进行大规模的预训练处理，即可合成高质量的汉字骨架，自动生成高质量的中文字库。
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公开(公告)号：CN109635883B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201811376244.4
申请日：2018-11-19
Applicant: 北京大学
IPC: G06V30/244 , G06F40/109 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06T11/60
Abstract: 本发明公布了一种手写体中文字库的自动生成方法，基于深度堆叠网络和结构信息指导，通过书写轨迹合成阶段和字体风格渲染阶段，采用两阶段的卷积神经网络G对汉字骨架流场进行预测；首先从用户书写的少量手写体汉字对书写风格进行学习，从而合成未书写汉字的书写轨迹；并渲染为目标的手写体风格；再生成具备该用户书写风格的完整的GB2312中文手写体字库文件。本发明方法可实现同时保证生成字形的结构准确性和风格一致性，简单高效，成本低，质量高，能够满足普通人快速制作个性化手写体字库的实际应用需求。
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公开(公告)号：CN110288667B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201810224267.7
申请日：2018-03-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于结构引导的图像纹理迁移方法，输入包含素材语义图、素材风格图和目标语义图的一组样图，通过显著结构信息提取、结构信息传播、引导性的纹理合成等步骤，使得纹理迁移后仍能保持内部结构信息、底层细节信息，由此自动生成与目标语义图内容一致且具备素材风格图的纹理风格的目标风格图。本发明方法通过显著性结构纹理引导的方式解决了目标风格图中结构信息丢失的问题，通过语义引导项为用户提供了控制纹理形态、位置的接口，解决了用户交互性的问题，通过改进的最近邻搜索匹配方法提高了生成图片质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112329389A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201910697693.7
申请日：2019-07-30
Applicant: 北京大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/30 , G06T7/187 , G06K9/00
Abstract: 本发明公布了一种基于语义分割与禁忌搜索的汉字笔画自动提取方法，过针对汉字特点改进的语义分割模型获得笔画分割图，再通过连通域分析从笔画分割图中获取独立笔画，最后通过禁忌搜索算法获取笔画笔顺信息。本发明采用语义分割技术从二值汉字图片中提取笔画分割图，避免了基于图形学方法鲁棒性差，耗时长的问题，同时也提升了分割效果，能够显著提高这些汉字处理与应用的开发效率，降低开发成本。
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公开(公告)号：CN108510569B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201810078035.5
申请日：2018-01-26
Applicant: 北京大学
IPC: G06T11/60 , G06T11/00 , G06F40/109
Abstract: 本发明提供一种基于多通道的艺术字生成方法及系统，该方法步骤包括：提取源文字图像和目标文字图像的偏移图像；将源文字图像、源文字图像的偏移图像和源艺术字图像按通道合并为多通道源图像立方；初始化目标艺术字图像，将该初始化的目标艺术字图像、目标文字图像、目标文字图像的偏移图像按通道合并为多通道目标图像立方；迭代查找目标图像立方中每个图像块在源图像立方中的相似图像块，并使用相似图像块的艺术字图像通道更新目标图像立方对应的通道，直到收敛或者目标图像立方的更新程度小于一设定阈值；提取目标图像立方的艺术字图像通道，生成目标艺术字图像。
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公开(公告)号：CN108304357B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810093715.4
申请日：2018-01-31
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种中文字库自动生成方法，基于流形学习和深度神经网络，针对已有的汉字字库，提取字库的风格特征向量和字形特征向量，建立每个字的风格流形；再训练字体渲染网络，实现从特征向量到汉字图像的映射；在流形空间中获得新的特征向量，放入训练好的字体渲染网络，得到新风格的汉字字库。本发明不需人工书写汉字，无需人工干预；同时，流形空间的创建基于已有字体的特征向量，所以保证了新的特征向量不会出现巨大的偏差，保证了汉字原有的字形，风格特征的可解释性也较高。
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公开(公告)号：CN107818544B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201610816680.3
申请日：2016-09-12
Applicant: 北京大学
IPC: G06T3/40
Abstract: 本发明公布了一种字符缩放方法，通过提取字符的骨架点与轮廓点，计算轮廓点与骨架点之间的控制关系以及空间位置关系，确定有效骨架点以及有效轮廓点，然后对有效骨架点进行仿射变换并对有效轮廓点进行重新分布，最后闭合轮廓点并对字符轮廓点进行填充得到完整缩放后的字符图像，在对字符进行缩放的同时还能够维持字符笔画宽度，能够解决字符在缩放过程中笔画宽度不一致的问题，避免了非等比例缩放过程中笔画宽度不一致带来的失真，有效提升字符领域相关算法的效果，处理效率高、速度快。本发明方法适合于任意语言体系的字符缩放。
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公开(公告)号：CN110738715A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201810796815.3
申请日：2018-07-19
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于样例的动态文本特效的自动迁移方法，输入包含素材文本图、素材动态特效字或素材风格动画和目标文本图的一组样例；依据素材风格动画中的动态风格及目标文本图中的文本内容，通过关键帧提取、时空相干性构建、基于改进PatchMatch的纹理合成的方法，使得素材风格动画中的文本特效充分迁移到目标文本中，保持整体及细节的纹理风格，自动生成动态效果生动逼真、自然流畅的目标动态特效字/目标风格动画；目标风格动画由多帧目标风格图构成。本发明能够解决目标风格动画中纹理闪烁、抖动的时序问题，解决复杂流体特效效果丢失、迁移不完整的外观问题，保证各帧的纹理连续性。
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