基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法

本发明属于计算机视觉技术领域，公开了基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法，包括：建立新型的跨语言字体生成模型，模型包括内容‑风格解耦网络、图像块对比学习模块以及相对位置感知模块；模型通过内容编码器从内容字符图像中提取出内容特征，并通过风格编码器从参考字符图像中提取风格特征，同时通过相对位置感知模块来得到局部内容特征；然后将内容特征、风格特征和局部内容特征进行拼接后送入解码器进行解码得到生成的字符图像；还通过图像块对比学习模块在图像块层面对笔画局部结构进行对比学习。本发明在训练后具有较好的跨语言字体生成效果。