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摘要
针对艺术字风格迁移只迁移风格图像的颜色特征、生成字形风格单一的问题，提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的风格迁移艺术字的方法。该方法首先通过字库提取多种类型字体，自动生成内容图像，再经过预训练VGG19网络提取风格图像的抽象特征表示。构造Gram矩阵作为图像风格表征，最后利用L-BFGS算法进行迭代优化，生成具有特殊风格的艺术字体。结果与市面上艺术字生成器产生的艺术字进行对比，本文的风格迁移艺术字兼具其纹理特征和颜色特征，更具有美感。
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