基于深度学习的中国字体风格转换研究

《IEEE Transactions on Artificial Intelligence》：A Survey on Deep Learning-Based Chinese Font Style Transfer

中文字体风格迁移研究综述首次系统梳理了传统方法与深度学习方法（Autoencoder、GANs、CNNs），分析了处理复杂汉字结构（如57 strokes的"biang"字）的技术挑战，提出创新解决方案并探讨其在AIGC和艺术创作中的应用价值。

　　

影响声明：

本文首次系统性地回顾了基于深度学习的中文字体风格转换技术。中文字体风格转换是一项在字体设计领域具有前景的技术...显示更多

摘要：

近年来，基于深度学习的中文字体风格转换技术受到了广泛的研究。这一领域不仅为艺术创作开辟了新的可能性，还为生成个性化数字内容提供了强大的工具，尤其是在人工智能生成内容（AIGC）蓬勃发展的时代。中文字符的复杂性和多样性给字体风格转换带来了重大挑战，因此研究界提出了许多解决方案。鉴于这些快速的发展，我们旨在全面回顾中文字体风格转换的最新进展。首先，我们概述了传统方法，特别是那些在深度学习技术出现之前的方法，以建立理论基础。随后，我们深入探讨了当前主流的深度学习方法，包括自动编码器、生成对抗网络（GANs）和卷积神经网络（CNNs），以及它们在中文字体风格转换中的应用。尽管这些方法在处理中文字符的形状、结构和艺术风格方面表现出色，但它们仍然存在固有的挑战和局限性。因此，我们提出了一套创新的解决方案，旨在克服这些障碍，提高转换效果和实用性。这是第一项基于深度学习技术的全面研究字体风格转换方法的研究。我们希望为未来的中文字体风格转换研究和应用提供新的思路和方向。这项工作的开展丰富了风格转换的理论研究，并为实际应用提供了重要支持，具有深远的意义和广泛的影响。

引言

中文字体风格转换技术是一种计算机图像处理方法，主要用于将一种字体（称为源字体）的风格转换为另一种字体（称为目标字体）的风格。源字体通常属于常用的字体，如“楷体”或正体字，而目标字体的字符来源往往较为有限，可能包括一些艺术字体或特定的手写汉字。与仅处理26个英文字母的英文字体风格转换相比，中文字体风格转换面临着处理大量复杂汉字的艰巨任务。中文字符是由一系列笔画构成的复杂图形符号，每个字符都有独特的形状和结构。相比之下，英文字母相对简单，由直线和曲线的组合构成。由于中文字符的复杂性和数量庞大，字体风格转换涉及更多的字符和设计元素，需要使用更广泛的算法和技术来实现有效的转换。如图1所示，以汉字“彪”为例，它由惊人的57个笔画组成。曾经广泛使用的官方字符集GB18030-2000包含27,533个汉字（“GB”表示强制性国家标准），而当前的GB18030-2022包含高达87,887个汉字。因此，中文字符的字体风格转换显然更加复杂和具有挑战性。