发明专利已授权

一种基于小样本数据集的字体风格迁移方法、系统及设备

📄 申请号：CN202211055276.0 📄 发布日：2026/06/05

著录项目信息

申请日

2022-08-31

公开号

CN115221842B

公开日

2022-12-20

申请人

内江师范学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_109

IPC 分类号

G06F40_109 , G06F40_126 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V30_19 , G06V30_244 ,

技术画像

所属领域

图像处理图像处理人工智能算法字体风格迁移

应用场景

字体设计, 数字内容生成, 文档排版, 品牌视觉设计

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摘要

本发明公开一种基于小样本数据集的字体风格迁移方法、系统及设备，解决现有的方法在小样本数据集情况下存在过拟合和泛化能力差的问题，其技术方案要点是：获取两种样本数据集，构建表达文字图片特征的标签，根据标签对大样本数据集内的文字图片进行标记，获得标签信息；根据签信息对判决器进行训练，根据训练后的判决器和第一生成器构建生成对抗网络；将大样本数据集输入生成对抗网络中进行训练和第一生成器构建第二生成器；多个第二生成器构建循环神经网络；将第二生成器的输出的特征图作为循环神经网络的输入，并结合小样本数据集完成对循环神经网络的训练。本发明避免在小样本数据的情况下文字风格迁移出现过拟合和泛化能力差的问题。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于稀疏贝叶斯学习的稳健DOA估计方法

当前第 / 件

基于蒸馏的半监督联邦学习的个性化模型的训练方法

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