[发明专利]生成可缩放且语义可编辑的字体表示在审
申请号: | 202210672035.4 | 申请日: | 2022-06-14 |
公开(公告)号: | CN115544962A | 公开(公告)日: | 2022-12-30 |
发明(设计)人: | 张志飞;王兆闻;金海琳;M·费希尔 | 申请(专利权)人: | 奥多比公司 |
主分类号: | G06F40/109 | 分类号: | G06F40/109;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人: | 丁君军 |
地址: | 美国加利*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 缩放 语义 编辑 字体 表示 | ||
1.一种非瞬态计算机可读介质,所述非瞬态计算机可读介质包括指令,所述指令当由至少一个处理器执行时使计算设备:
利用文本识别模型确定针对字形的字形标签;
利用字形外观传播模型,根据所述字形和所述字形标签生成字体表示代码,所述字体表示代码针对与所述字形对应的字体;以及
利用所述字形外观传播模型,根据所述字体表示代码和字形标签集生成字形集。
2.根据权利要求1所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令:所述指令当由所述至少一个处理器执行时,使所述计算设备利用所述字形外观传播模型内的第一神经网络,生成针对所述字形外观传播模型内的第二神经网络的参数。
3.根据权利要求2所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令:所述指令当由所述至少一个处理器执行时,使所述计算设备通过以下操作利用所述第一神经网络生成针对所述第二神经网络的所述参数:
利用所述第一神经网络内的编码器神经网络,从所述字形标签和所述字体表示代码提取潜在向量;以及
利用所述第一神经网络内的多个解码器神经网络,根据所述潜在向量生成针对所述第二神经网络的权重和偏置。
4.根据权利要求3所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令:所述指令当由所述至少一个处理器执行时,使所述计算设备通过根据所述权重和偏置、利用所述第二神经网络预测指示针对坐标位置集的字形表面和背景区域的值,来生成所述字形集。
5.根据权利要求1所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令:所述指令当由所述至少一个处理器执行时,使所述计算设备通过以下操作生成针对与所述字形对应的所述字体的所述字体表示代码:
利用所述字形外观传播模型,根据相应的预测字体表示代码和所述字形标签迭代地生成预测字形;
在相应的迭代中,将所述预测字形与所述字形相比较;以及
根据所述比较,选择与满足相对于所述字形的相似性度量的预测字形对应的预测字体表示代码,以作为针对与所述字形对应的所述字体的所述字体表示代码。
6.根据权利要求1所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令:所述指令当由所述至少一个处理器执行时,使所述计算设备通过利用所述字形外观传播模型、根据所述字体表示代码生成针对来自所述字形标签集的每个字形标签的新字形,来生成所述字形集。
7.根据权利要求1所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令:所述指令当由所述至少一个处理器执行时,使所述计算设备:
从客户端设备接收对所述字形的修改的指示;以及
通过以下操作自动地向所述字形集内的其他字形传播所述修改:
生成更新的字体表示代码,所述更新的字体表示代码针对与经修改的所述字形对应的更新的字体;以及
根据所述更新的字体表示代码和所述字形标签集,生成针对所述字形集的更新的所述字形。
8.根据权利要求1所述的非瞬态计算机可读介质,还包括以下指令:所述指令当由所述至少一个处理器执行时,使所述计算设备通过利用所述字形外观传播模型生成向量,来生成所述字体表示代码,所述向量具有与多个锚字体对应的大小、并且包括对所述字体表示代码的构成做出贡献的所述多个锚字体中的一个或多个锚字体的指示。
9.一种系统,包括:
一个或多个存储器设备,包括字形和字形外观传播模型;以及
一个或多个处理器,被配置为使所述系统:
通过以下操作生成字体表示代码,所述字体表示代码针对与所述字形对应的字体:
利用所述字形外观传播模型、根据针对所述字形的字形标签和预测字体表示代码的迭代地修改的版本,迭代地生成预测字形;
将所述字形与迭代地生成的所述预测字形相比较;以及
根据所述比较,选择所述预测字体表示代码的、与满足相似性度量的预测字形对应的迭代地修改的版本,以作为针对所述字体的所述字体表示代码。
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