[发明专利]一种模型训练及字库建立方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种字体生成模型的训练方法，包括：

将源域样本字和所述源域样本字的目标域关联字输入到字体生成模型的编码器网络，得到样本字内容特征和关联字风格特征；

将所述样本字内容特征和关联字风格特征输入所述字体生成模型的注意力机制网络，得到目标域风格特征；

将所述样本字内容特征和所述目标域风格特征输入所述字体生成模型的解码器网络，得到目标域生成字；

将目标域样本字和所述目标域关联字中的至少一项，以及所述目标域生成字输入到所述字体生成模型的损失分析网络，得到模型损失，并根据所述模型损失调整所述字体生成模型的参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述注意力机制网络包括：内容特征感知层、风格特征感知层、激活层和全连接层；

相应的，所述将所述样本字内容特征和关联字风格特征输入所述字体生成模型的注意力机制网络，得到目标域风格特征，包括：

将所述样本字内容特征输入所述内容特征感知层，得到内容感知值；

将所述关联字风格特征输入所述风格特征感知层，得到风格感知值；

将所述内容感知值和所述风格感知值输入所述激活层，得到目标域的特征权重；

将所述特征权重和所述关联字风格特征输入所述全连接层，得到目标域风格特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述损失分析网络包括：组件分类器网络、字符判别器网络、风格判别器网络和字符分类器网络中的至少一个；所述模型损失包括：组件分类损失、字符分类损失、风格分类损失和错字损失中的至少一个。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述将目标域样本字和所述目标域关联字中的至少一项，以及所述目标域生成字输入到所述字体生成模型的损失分析网络，得到模型损失，并根据所述模型损失调整所述字体生成模型的参数，包括：

将目标域样本字和所述目标域生成字输入到所述字符判别器网络，得到字符分类损失的第一字符损失值，并基于所述第一字符损失值，调整所述字符判别器网络的参数；

将所述目标域生成字输入到调整后的字符判别器网络，得到字符分类损失的第二字符损失值，并基于所述第二字符损失值，调整字体生成网络的参数；其中，所述字体生成网络包括编码器网络、注意力机制网络和解码器网络；

将目标域样本字和基于调整后的字体生成网络更新的目标域生成字输入到调整后的字符判别器网络，更新所述第一字符损失值，并基于更新后的第一字符损失值，再次调整字符判别器网络的参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将目标域样本字和所述目标域生成字输入到所述字符判别器网络，得到字符分类损失的第一字符损失值，包括：

将目标域样本字和所述目标域生成字输入到所述字符判别器网络，得到目标域生成字的字符分类头位置和目标域样本字的字符分类头位置；

根据目标域生成字的字符分类头位置和目标域样本字的字符分类头位置，确定字符分类损失的第一字符损失值。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述将所述目标域生成字输入到调整后的字符判别器网络，得到字符分类损失的第二字符损失值，包括：

将所述目标域生成字输入到调整后的字符判别器网络，更新目标域生成字的字符分类头位置；

根据更新后的字符分类头位置，确定字符分类损失的第二字符损失值。