王江江，黄星宇，战国栋

(大连民族大学 计算机科学与工程学院，辽宁 大连 116650)

文字是一个国家和民族文化的重要象征，也是一种文化传播和交流的重要载体，文字在文明的传承和传播过程中起着至关重要的作用。但由于汉字数量较多，而且字形多样，结构复杂，所以设计一套具有个人风格的字体并不是一件容易的事情，现在电子设备上可用的字体主要由商业公司的专业字体设计师制作。在20世纪80年代Strassmann[1]提出了一个二维毛笔模型来模拟毛笔。庞云阶等人[2]提出了一种计算机控制的笔式绘图仪绘图系统，利用毛笔和墨水来实现毛笔书法的模拟。Lee等人[3]构建了一个三维笔刷模型。Xu等人[4]提出了一个六层的字符拆分和合成模型， Zhang等人[5]提出了一种将手写体汉字转换成手写体汉字的方法。 2015年，Gatys等人[6]首次提出了一种基于神经网络的风格迁移算法。自从Gatys提出了风格迁移网络之后，Yu等人[7]试图将图画的风格赋予字符，并将字符变成任何形式的艺术形式。2017年，Tian[8]提出了基于CNN风格迁移模型的“Rewrite”模型。Lian等人[9]提出了使用循环神经网络[10]的一种基于字符笔画提取的风格转换方法。Tian在Pix2pix[11]模型的基础上提出了一种新的方法“Zi2Zi2”[12]模型。

上述研究的汉字字体生成算法可以分为两类：基于计算机图像学的方法和基于深度学习的方法。基于计算机图形学的方法主要是基于笔画提取的方法，字体生成过程分为笔画提取和孤立笔画的重组，但是由于汉字字体的复杂性和多样性，笔画提取的准确性很难保证，使得基于计算机图形学的字体生成方法效果不佳。……