基于生成对抗网络的风格化书法图像生成

摘要

目的为修复书法图像中的残缺字体,提出一种提取书法图像特征并自动生成风格化书法图像的方法。方法首先针对书法作品的灰度图像利用变分自编码器提取字体的形状特征,同时将书法图像转换至Lab颜色空间中,通过四层卷积神经网络模型对L通道进行深度学习,提取书法字体中的风格特征;然后将风格特征作为条件输入,与形状特征一起输入生成对抗网络的生成器中进行联合训练,使生成的字体带有特定风格。研究过程中构建一个包含不同风格书法字体的中国书法字体生成数据集(CCGD-2019)用作模型训练。结果提出了一种基于变分自编码与生成对抗网络的书法字体图像生成模型,能够从标准字体或随机噪声自动生成风格化书法字体图像。结论人眼主观评价及Fréchet初始距离计算结果表明,生成字体的识别率和视觉质量均达到了令人满意的效果。