[发明专利]一种模型训练及字库建立方法、装置、设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种模型训练及字库建立方法、装置、设备和存储介质，涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于OCR光学字符识别等场景。具体的进行模型训练的实现方案为：将源域样本字和源域样本字的目标域关联字输入到字体生成模型的字体生成网络，得到目标域生成字；将目标域样本字和目标域关联字中的至少一项，以及目标域生成字输入到字体生成模型的损失分析网络，得到第一损失，并根据第一损失调整字体生成模型的参数；将源域样本字和随机向量输入到字体生成网络，得到随机域生成字；将随机域生成字和随机域样本字输入到损失分析网络，得到第二损失，并根据第二损失再次调整字体生成模型的参数。提高模型的准确性。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及计算机视觉和深度学习技术领域，可应用于OCR光学字符识别等场景。

背景技术

随着互联网的发展，以及人们个性化需求的增加，自定义风格字体的生成逐渐兴起。

字体生成的过程实质是图像风格迁移的过程，即将一张图像在保持内容不变的情况下，转换成另一种风格，例如，将标准楷体风格的“你”字转换成用户手写体风格的“你”。

发明内容

本公开提供了一种模型训练及字库建立方法、装置、设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种字体生成模型的训练方法，包括：

将源域样本字和源域样本字的目标域关联字输入到字体生成模型的字体生成网络，得到目标域生成字；

将目标域样本字和目标域关联字中的至少一项，以及目标域生成字输入到字体生成模型的损失分析网络，得到第一损失，并根据第一损失调整字体生成模型的参数；

将源域样本字和随机向量输入到字体生成网络，得到随机域生成字；

将随机域生成字和随机域样本字输入到损失分析网络，得到第二损失，并根据第二损失再次调整字体生成模型的参数。

根据本公开的另一方面，提供了一种字库建立方法，包括：

将源域输入字输入到字体生成模型，得到目标域新字；以及

基于目标域新字建立字库；

其中，字体生成模型是根据本公开任一实施例的字体生成模型的训练方法训练得到。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开任一实施例的字体生成模型的训练和/或字库建立方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行本公开任一实施例的字体生成模型的训练和/或字库建立方法。

根据本公开的技术，为少样本训练字体生成模型提供了一种新思路，提高了模型训练的准确性和泛化性。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开的一个实施例的可以应用字体生成模型的训练方法和/或字库建立方法的示例性系统架构示意图；

图2A是根据本公开实施例提供的一种字体生成模型的训练方法的流程图；