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摘要
针对生成对抗网络生成字体存在笔画缺失、字形结构错乱、图像模糊与质量差的问题，提出改进zi2zi生成对抗网络的书法字生成算法.在编码器中引入卷积核为1的残差块，提高生成器提取书法字体细节特征的能力，通过增加上下文感知注意力结构提取书法字体的风格特征.在判别器中利用谱归一化增强模型的稳定性，避免因模型训练不稳定而带来的模式崩塌.采用最小绝对误差L1范数约束生成字体边缘特征，使得字体轮廓更加清晰，最终生成2种风格的书法字.颜真卿楷书与赵孟頫行书目标风格数据集的测试结果表明，提出算法的主观客观评价结果均优于对比算法，与zi2zi相比，峰值信噪比分别提高了1.58、1.76 dB，结构相似性分别提高了5.66%、6.91%，感知相似性分别降低了4.21%、6.20%.
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