[发明专利]字体生成方法、装置和存储介质

权利要求书

1.一种字体生成方法，其特征在于，包括：

采集用户字体图像，所述用户字体图像为用户书写字体的图像；

对所述用户字体图像中的用户书写字体进行特征提取，得到字体类别特征；

当所述用户字体图像满足预设条件时，获取标准文字集对应的文字特征集，根据所述字体类别特征和所述文字特征集生成用户字体库，所述文字特征集是对标准文字集对应的标准文字图像集进行特征提取得到；

当所述用户字体图像不满足预设条件时，在预设字体库中查找与所述用户字体图像的相似度满足预设阈值的相似字体图像，根据所述相似字体图像中的字体特征生成用户字体库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文字特征集包括多个文字特征，所述根据所述字体类别特征和所述文字特征集生成用户字体库，包括：

利用深度生成对抗网络将获取到的多个文字特征进行向量化，得到多个文字嵌入向量；

将提取到的字体类别特征进行向量化，得到字体类别嵌入向量；

利用所述字体类别嵌入向量和所述多个文字嵌入向量生成多个文字字体图像；

将所述多个文字字体图像进行融合，生成用户字体库。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将提取到的字体类别特征进行向量化，得到字体类别嵌入向量，包括：

将所述用户字体图像的字体类别进行初始向量化，得到初始字体类别嵌入向量；

利用深度生成对抗网络的解码器将所述初始字体类别嵌入向量和所述文字嵌入向量生成初始字体图像；

计算所述初始字体图像和所述用户字体图像的相似度，根据所述相似度调整所述初始字体类别嵌入向量，直到所述初始字体图像和所述用户字体图像的相似度满足预设阈值，得到字体类别嵌入向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用深度生成对抗网络将提取到的字体类别特征进行向量化，得到字体类别嵌入向量之前，还包括：

获取用户字体图像样本和标准文字图像样本；

利用所述用户字体图像样本和标准文字图像样本对预设生成对抗网络进行训练，得到深度生成对抗网络。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设生成对抗网络包括预设编码器、预设解码器和预设判别器，所述利用所述用户字体图像样本和标准文字图像样本对预设生成对抗网络进行训练，得到深度生成对抗网络，包括：

利用预设编码器对所述标准文字图像样本中的文字提取特征向量，得到文字向量样本；

利用预设解码器将初始字体类别向量样本和所述文字向量样本生成重构字体图像样本；

利用预设判别器对所述重构字体图像样本和用户字体图像样本进行判别，以及对用户字体图像样本进行分类，根据判别结果和分类结果对所述预设生成对抗网络进行调整，直到所述预设生成对抗网络收敛，得到深度生成对抗网络。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用预设解码器将初始字体类别向量样本和所述文字向量样本生成重构字体图像样本，包括：

利用预设解码器对初始字体类别向量样本和所述文字向量样本进行多层卷积上采样重构图像，得到重构字体图像样本。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用预设判别器对所述重构字体图像样本和用户字体图像样本进行判别，以及对用户字体图像样本进行分类，根据判别结果和分类结果对所述预设生成对抗网络进行调整，直到所述预设生成对抗网络收敛，得到深度生成对抗网络，包括：

利用预设判别器对所述重构字体图像样本和用户字体图像样本进行判别，根据判别结果对所述预设生成对抗网络进行调整，直到所述预设生成对抗网络收敛；以及

对用户字体图像样本进行分类，根据分类结果生成字体类别向量样本，计算所述初始字体类别向量样本和所述字体类别向量样本的相似度，根据所述相似度对所述预设生成对抗网络进行调整，直到所述预设生成对抗网络收敛，得到深度生成对抗网络。