[发明专利]风格化书法的处理方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种风格化书法的处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理的标准字体图像；

将所述标准字体图像和随机生成的高斯噪音向量进行编码处理，得到编码向量；

将所述编码向量分别通过风格类激活图模型和结构类激活图模型进行分类处理得到风格特征向量和结构特征向量；

根据所述风格特征向量，所述结构特征向量以及风格嵌入向量，采用图片风格迁移模型进行风格转换处理，得到风格化编码向量；

将所述风格化编码向量进行解码，得到与所述风格嵌入向量对应风格的目标字体图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述编码向量分别通过风格类激活图模型和结构类激活图模型进行分类处理得到风格特征向量和结构特征向量，包括：

将所述编码向量通过风格类激活图模型进行风格分类处理，得到所述风格特征向量；

将所述编码向量通过结构类激活图模型进行结构分类处理，得到所述结构特征向量。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述风格特征向量，所述结构特征向量以及风格嵌入向量，采用图片风格迁移模型进行风格转换处理之前，所述方法还包括：

从预先配置的风格嵌入隐藏向量列表中，获取所述风格嵌入向量，所述风格嵌入向量用于表征目标字体风格的手写字体的风格；其中，所述风格嵌入隐藏向量列表中包括多种字体风格对应的风格嵌入向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述风格特征向量，所述结构特征向量以及风格嵌入向量，采用图片风格迁移模型进行风格转换处理，得到风格化编码向量，包括：

将所述风格特征向量和所述结构特征向量进行叠加相乘处理，得到处理后的向量；

将所述处理后的向量和所述风格嵌入向量输入所述图片风格迁移模型进行风格转换处理，得到所述风格化编码向量。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个不同字体风格的手写字体图像；

通过对每个字体风格的手写字体图像的风格进行机器学习，得到用于表征每个字体风格的手写字体风格的风格嵌入向量。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

通过风格判别器检测所述目标字体图像中的字体风格，获取风格检测分；

通过结构判别器检测所述目标字体图像中的字体结构，获取结构检测分；

根据所述风格检测分以及所述结构检测分，计算获取生成的所述目标字体图像的图像损失值；

根据所述图像损失值对所述图片风格迁移模型的参数进行调整，以使所述图像损失值低于预设损失值阈值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多次生成的多个所述目标字体图像；

根据多个所述目标字体图像，每次输入的高斯噪音向量，生成次数以及预设的平衡因子，确定多样性损失；

根据所述多样性损失对所述图片风格迁移模型的参数进行调整。

8.一种风格化书法的处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理的标准字体图像；

编码模块，用于将所述标准字体图像和随机生成的高斯噪音向量进行编码处理，得到编码向量；

分类模块，用于将所述编码向量分别通过风格类激活图模型和结构类激活图模型进行分类处理得到风格特征向量和结构特征向量；

转换模块，用于根据所述风格特征向量，所述结构特征向量以及风格嵌入向量，采用图片风格迁移模型进行风格转换处理，得到风格化编码向量；

解码模块，用于将所述风格化编码向量进行解码，得到与所述风格嵌入向量对应风格的目标字体图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述分类模块具体用于：

将所述编码向量通过风格类激活图模型进行风格分类处理，得到所述风格特征向量；

将所述编码向量通过结构类激活图模型进行结构分类处理，得到所述结构特征向量。