基于笔画提示与层次表征学习的少样本字体生成方法研究

推荐：针对少样本字体生成中局部笔画细节缺失与整体字形风格失真问题，研究人员提出SPH-Font模型，通过笔画提示（SP）学习与层次表征学习（HRL）耦合深度先验与笔画先验，在148种字体数据集上实现中文字体生成性能超越SOTA，并具备跨语言迁移能力。

　　

研究背景与意义

字体生成技术在设计、印刷等领域具有重要应用价值，但传统方法面临两难困境：基于字形先验（glyph-driven）的方法虽能保留局部笔画细节，却难以维持整体风格一致性；基于深度学习（deep-driven）的方法如DG-Font、FontDiffuser等虽擅长捕捉整体字形特征，但对笔画连接、组件结构等局部变异表现不足。这一矛盾在少样本场景下尤为突出，导致生成字体出现笔画缺失或风格失真（如图1红蓝框示例）。

为解决这一挑战，研究人员提出SPH-Font模型，创新性地融合笔画提示学习与层次化表征学习，首次实现局部笔画细节与整体字形风格的双优生成。该成果发表于《Expert Systems with Applications》，不仅显著提升中文字体生成质量，还展现出跨语言（如中→韩、英→中）迁移潜力，为多语言字体设计提供新范式。

关键技术方法

1. 笔画提示模块（Stroke Prompt, SP）：基于CN-CLIP模型微调，将笔画先验通过提示学习嵌入生成过程，增强局部细节控制；
2. 可变形核表征模块（Deformable Kernel Representation, DKR）：利用可变形卷积捕捉字符形状/尺寸变异，结合多尺度感受野实现层次化表征；
3. 混合训练目标：联合对抗损失、内容-风格解耦损失及CLIP驱动的风格对比损失。实验采用自建148字体数据集，涵盖汉字、韩文、拉丁字母等多语种样本。

研究结果

层次表征学习提升整体一致性

通过DKR模块的多尺度特征提取，模型在字符骨架生成上较基线方法（如CF-Font）提升12.7%的结构相似性（SSIM），有效缓解了传统glyph-driven方法的风格扭曲问题。

笔画提示优化局部细节

SP模块使笔画连接准确率提高18.3%，尤其在复杂部首（如“辶”“氵”）生成中，笔画完整性显著优于FontDiffuser等深度驱动模型。

跨语言零样本迁移

在未训练语种（如韩文）上，SPH-Font仍保持89.2%的风格保真度，证实笔画先验的跨语言泛化能力。

结论与展望

该研究通过耦合笔画与深度双先验，突破少样本字体生成的“局部-全局”权衡瓶颈。SP模块首次将提示学习引入字体生成领域，而DKR的层次化表征为不规则字形建模提供新思路。未来可探索：1）动态笔画提示库构建；2）三维字体生成扩展。成果代码已开源（GitHub/JinshanZeng/SPH-Font），推动字体生成技术向精细化、通用化发展。