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公开(公告)号：CN118333908A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410516227.5
申请日：2024-04-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明属于碑文文字修复领域，具体涉及一种基于冷扩散模型的碑文文字的修复方法。包括以下步骤：步骤1，数据集收集；步骤2，数据集划分；步骤3，构建成对的数据集；步骤4，提取优先掩码：对数据集Sk中的每一个被侵蚀的文字s提取对应的优先掩码pm，其中k∈[2,3]，k为正整数；步骤5，训练侵蚀修复网络R；步骤6，测试模型；步骤7，修复真实被侵蚀文字；本发明中将冷扩散模型和优先掩码结合，不仅提升了碑文修复的质量和效率，且具有较高的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN112633430B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202011564611.0
申请日：2020-12-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种中文字体风格迁移方法，特征是，对手写汉字进行无监督的风格迁移学习，在原始的对抗式生成网络的基础上，开创性地在循环生成对抗网络组成的生成器上增添了两个辅助网络，其一通过汉字分类识别残差网络同时对原图和生成器生成图提取其字体结构特征，取特定层的矩阵信息作辅助损失函数使其控制两者的字体结构一致性；其二使用风格编码器将生成器生成图的风格特征提取出来反馈给生成器进而控制两者的风格一致性。
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公开(公告)号：CN119169635A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411034311.X
申请日：2024-07-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种模拟真实效果的侵蚀文字数据集合成方法，具体流程依序包括步骤一数据采集、步骤二数据预处理、步骤三提取局部侵蚀、步骤四数据增强、步骤五侵蚀叠加、步骤六组合等。本发明旨在提供一种改进的碑文修复数据集，通过预处理和合成方法，增强侵蚀图像质量和真实感，为文字修复领域的模型训练和实际应用提供更可靠和高效的数据支持。这将有助于推动碑文修复技术的发展，提高碑文修复的准确性和效率，进而保护和传承古代碑文文化遗产。通过本发明的应用，有望在碑文修复领域取得显著的进展和成果，为相关领域的研究和实践带来重要的推动力。
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公开(公告)号：CN112633430A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011564611.0
申请日：2020-12-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种中文字体风格迁移方法，特征是，对手写汉字进行无监督的风格迁移学习，在原始的对抗式生成网络的基础上，开创性地在循环生成对抗网络组成的生成器上增添了两个辅助网络，其一通过汉字分类识别残差网络同时对原图和生成器生成图提取其字体结构特征，取特定层的矩阵信息作辅助损失函数使其控制两者的字体结构一致性；其二使用风格编码器将生成器生成图的风格特征提取出来反馈给生成器进而控制两者的风格一致性。
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