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申请/专利权人：复旦大学;中国科学院信息工程研究所
摘要：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。
主权项：1.一种基于扩散模型的书法字型图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在同一书法家风格数据集中抽取N张图像输入CGGAN网络中进行图像风格编码，得到N个图像的风格特征f，再使用风格特征融合模块SFF进行特征融合，得到更具代表性的风格特征，以作为条件特征用于书法字型生成；步骤二：基于交叉注意力机制，使用步骤一得到的条件特征引导无条件分类器的扩散模型进行书法图像生成；其中：步骤一中，风格特征融合模块中，N个图像的风格特征f先沿着N维度进行平均池化操作，通过softmax函数进行归一化：weight＝softmaxAvgPoolf然后将weight与前一阶段的特征进行赋权相乘操作：f′＝weight×f再将f′进行平均池化操作，最后通过一个多层感知机MLP的修正得到大小满足网络输入的条件：cond＝MLPf′。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 中国科学院信息工程研究所 一种基于扩散模型的书法字型图像生成方法
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