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公开(公告)号：CN114332260A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111635060.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京大学
Abstract: 本发明公布了一种基于分块编码与Transformer的中文字形字库自动生成方法及系统，包括第一阶段模型和第二阶段模型；基于分块编码的字形图片编码方法和基于Transformer的少样本高质量字形图片生成方法；通过设计用于降低Transformer计算成本的分块编码，只需要少量用户图片作为参考，将字形图片编码为适用于Transformer生成的序列格式，再使用Transformer生成带有目标风格的高分辨率汉字字形图片，最后对字形图片进行矢量化，得到完整的中文字形和字库文件。采用本发明技术方案，只需要少量用户图片作为参考，能够生成用户指定风格的高分辨率的字形图片和中文字库。
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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：CN112732943A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110074336.2
申请日：2021-01-20
Applicant: 北京大学
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：CN114332260B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111635060.7
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京大学
IPC: G06T9/00 , G06T3/4038 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公布了一种基于分块编码与Transformer的中文字形字库自动生成方法及系统，包括第一阶段模型和第二阶段模型；基于分块编码的字形图片编码方法和基于Transformer的少样本高质量字形图片生成方法；通过设计用于降低Transformer计算成本的分块编码，只需要少量用户图片作为参考，将字形图片编码为适用于Transformer生成的序列格式，再使用Transformer生成带有目标风格的高分辨率汉字字形图片，最后对字形图片进行矢量化，得到完整的中文字形和字库文件。采用本发明技术方案，只需要少量用户图片作为参考，能够生成用户指定风格的高分辨率的字形图片和中文字库。
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