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公开(公告)号:CN118691460A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410774655.8
申请日:2024-06-17
Applicant: 复旦大学 , 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06T3/04 , G06V30/19 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0985 , G06V10/82
Abstract: 本发明属于图像生成技术领域,具体为一种基于扩散模型的书法字型图像生成方法;该方法将书法生成图像作为无条件分类器扩散过程,使用CGGAN网络提取多张目标风格图像的风格特征,采用风格特征融合模块SFF进行特征融合得到更具代表性的特征,作为条件来引导字型生成模型Fontdiffuser生成目标风格以及内容的书法字型。在训练过程中CGGAN和扩散模型一同训练,采用无分类引导方式。实验证实了本发明在书法家真迹图像上超越了现有公开技术方法,并且生成图像具有更好的美观性。