[发明专利]模型训练的方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种模型训练的方法、装置、计算机设备及存储介质。可以利用同一文字形态且不同风格的至少两个文字作为样本文字，并且利用文字风格与一个指定文字的文字风格相同的文字作为样本文字，基于样本文字对具有形态编码器和风格编码器的待训练的生成网络进行训练，使得训练完成的生成网络可以通过一个或极少量的目标文字，将其他与目标文字的文字风格不同的源文字，准确地转换为与目标文字的文字风格相同的文字。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉及一种模型训练的方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

汉字是古老而珍贵的文化遗产，自古以来，无数优秀的书法家留下了宝贵的书法作品，成为人类文明的辉煌成就。在悠久的历史中，许多珍贵的书法作品丢失了，不同的书法家都有自己的书写风格和笔触细节，对于书法初学者来说，模仿大师的杰作将会对于书法学习非常有帮助。因此可以利用神经网格的技术，对文字的风格转换进行建模，然而，现有的模型根据一个或极少量的参考文字，准确地生成多个与该参考文字风格一致但是形态不同的文字十分困难。

发明内容

本申请实施例提供一种文字生成方法、装置、计算机设备及存储介质，可以利用指定文字和随机文字组成的样本文字对生成网络进行训练，使得训练完成的生成网络可以通过一个或极少量的目标文字，将其他与目标文字的文字风格不同的源文字，准确地转换为与目标文字的文字风格相同的文字。

本申请实施例提供一种模型训练的方法，包括：

获取待训练的生成网络的样本文字，所述样本文字包括至少两个指定文字和至少一个随机文字，所述至少两个指定文字为同一文字形态的不同风格的字体，所述随机文字的文字风格与一个所述指定文字的文字风格相同；

基于所述待训练的生成网络的形态编码器，分别提取所述指定文字的文字形态，生成形态特征向量；

基于所述待训练的生成网络的风格编码器，分别提取所述指定文字和所述随机文字的文字风格，生成风格特征向量；

通过所述待训练的生成网络的解码器，基于所述形态特征向量和所述风格特征向量，生成至少一个预测文字；

基于所述预测文字、所述指定文字和所述随机文字，调整所述待训练的生成网络的参数，得到所述训练完成的生成网络。

相应的，本申请实施例还提供一种模型训练的装置，包括：

获取单元，用于获取待训练的生成网络的样本文字，所述样本文字包括至少两个指定文字和至少一个随机文字，所述至少两个指定文字为同一文字形态的不同风格的字体，所述随机文字的文字风格与一个所述指定文字的文字风格相同；

第一提取单元，用于基于所述待训练的生成网络的形态编码器，分别提取所述指定文字的文字形态，生成形态特征向量；

第二提取单元，用于基于所述待训练的生成网络的风格编码器，分别提取所述指定文字和所述随机文字的文字风格，生成风格特征向量；

生成单元，用于通过所述待训练的生成网络的解码器，基于所述形态特征向量和所述风格特征向量，生成至少一个预测文字；

调整单元，用于基于所述预测文字、所述指定文字和所述随机文字，调整所述待训练的生成网络的参数，得到所述训练完成的生成网络。

可选的，所述获取单元还用于：

从预设的第一数据集中获取第一文字和第三文字，所述预设的第一数据集中包含具有第一风格的多个文字；

从预设的第二数据集中获取第二文字和第四文字，所述预设的第二数据集中包含具有多种风格的多个文字，其中，所述第二文字和所述第四文字具有第二风格，且所述第二文字与所述第一文字具有相同的文字形态；