摘要
本发明公布了一种基于扩散模型的少样本中文字体快速生成方法及系统,包括低分辨生成模型模块和超分辨模型模块,还可包括扩散模型蒸馏模块;构建带有部件感知编码器的条件隐式扩散模型即低分辨生成模型,用于生成高质量的低分辨率字体;构建基于级联扩散模型的超分辨模型,用于将低分辨率生成结果扩展至高分辨率;扩散模型蒸馏模块可进一步将训练好的低分辨生成模型和超分辨模型蒸馏为一步生成模型,以提升字形图像生成效率。本发明能够从有限的输入字形图像样本中提取和迁移其字体风格,得到在风格匹配程度和字形结构准确性上均显著提升的字形图像生成结果,并可通过矢量化工具得到高质量的矢量字形。
技术关键词
快速生成方法
编码器
风格
生成高分辨率
字符
字体
蒸馏
噪声强度
样本
图像编码
分类器
深度学习模型
笔画
超分辨率
编码特征
注意力机制
超分辨技术
系统为您推荐了相关专利信息
非金属夹杂物
掩膜
后处理模块
夹杂物信息
分类神经网络
气管导管装置
半导体制冷片
降温功能
温湿度传感器
前馈神经网络
语音识别准确性
文本
模型评测方法
间隔特征
多模态特征融合
多实例
图像分类方法
状态空间模型
图像采集工具
多层感知机
形态学特征
功能预测方法
LightGBM模型
图像分割
物理