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为解决汉字字体生成中字形缺失、细节不足等问题，研究人员开展基于四角号码编码融入 CycleGAN 生成汉字字体的研究。结果显示 FourCornerGAN 显著提升生成质量，为无配对样本的高保真字体合成提供方案。
在当今数字化时代，字体设计领域正蓬勃发展，汉字字体作为中华文化的独特载体，其生成技术备受关注。然而，汉字字体生成面临着重重挑战。汉字结构复杂，由笔画、偏旁、部件等层层组合而成，不同字体风格各异，比如隶书的横平竖直、笔力浑厚，宋体的横细竖粗、带衬线装饰，这些差异使得汉字字体生成变得极为困难。而且，在训练数据方面，配对的训练数据稀缺，这无疑给字体生成模型的训练增加了难度。传统的基于笔画分解重组的自动字体生成方法，不仅生成的字符不连续，还会丢失大量细节。即便深度学习的发展推动了汉字字体生成技术的进步，现有模型在视觉质量、结构准确性和风格一致性上仍不尽人意，难以精准捕捉字形细节和结构精度。
为了突破这些困境，有研究人员开展了一项极具意义的研究。他们提出了基于四角号码（Four-Corner Number）的四角编码（Four-Corner Encoding），并将其巧妙地融入到循环生成对抗网络（CycleGAN）中，由此诞生了全新的模型 —— 四角生成对抗网络（FourCornerGAN） 。这项研究成果发表在《Digital Signal Processing》上，为汉字字体生成领域带来了新的曙光。
在技术方法上，研究人员主要运用了两种关键技术。一是四角编码技术，通过这种编码方式从汉字的四个角提取字形信息，同时捕捉汉字的结构特征。二是将四角编码集成到 CycleGAN 模型中，利用 CycleGAN 能够处理未配对数据的优势，在无配对样本的情况下实现字体风格转换，同时设计了四角一致性损失（Four-Corner Consistency Loss）函数来引导生成器和判别器保留字形细节。
下面来看看具体的研究结果。
- 模型构建与原理：FourCornerGAN 模型的核心在于四角编码的运用。四角编码依据汉字四角的形状特征，将每个汉字转化为特定的编码信息，这些信息精准地反映了汉字的字形结构和组成部件的位置关系。把四角编码融入 CycleGAN 后，CycleGAN 的生成器能够在生成目标字体时，借助这些编码信息，更准确地把握汉字的结构，从而生成结构更合理、细节更丰富的字体。
- 实验评估：研究人员使用 PyTorch 框架，在 Windows 10 系统下，借助 12 代英特尔酷睿 i5 - 12400F CPU 和 NVIDIA GeForce RTX 4060 GPU 开展了一系列实验。实验结果令人惊喜，FourCornerGAN 在多项评估指标上优于基线模型。在生成不同风格的汉字时，它生成的汉字质量更高，视觉上更逼真，风格也更加一致，尤其在结构准确性和捕捉汉字复杂结构、精细细节方面表现卓越。
研究结论表明，FourCornerGAN 成功提升了汉字字体生成的质量，增强了模型对汉字结构特征的保留能力，改善了生成结果的可识别性和多样性。这一研究成果意义重大，它为无配对样本的高保真字体合成提供了切实可行的解决方案，在字体设计、书法创作、个性化写作等领域具有广阔的应用前景。同时，四角编码方法不仅适用于汉字字体生成，还为汉字识别等相关领域提供了新的研究思路和工具，推动了整个汉字相关技术研究的发展，让汉字在数字化时代焕发出新的活力，更好地传承和弘扬中华优秀传统文化。
