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龙图腾网获悉陕西师范大学申请的专利一种汉字字体生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116152374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310143519.4，技术领域涉及：G06T11/10；该发明授权一种汉字字体生成方法是由张世龙;吴晓军设计研发完成，并于2023-02-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汉字字体生成方法在说明书摘要公布了：一种汉字字体生成方法，包括构建目标字体数据集、构建源字体数据集、构建训练数据集、构建字体风格迁移网络模型、训练字体风格迁移网络模型、汉字字体自动生成，本发明的字体风格迁移网络模型中的骨架提取模块，利用字体骨架信息指导汉字字体的生成，使生成的汉字字形更加完整，本发明极大程度上优化因注意力机制叠加带来的参数爆炸以及训练难度增大等问题，改善了已有方法生成的字体笔画粘连、细节丢失，甚至缺少笔画等问题，同时减少了训练网络的时间，提高了汉字字体的生成的质量；本发明输入字体风格迁移网络模型的也可以是手写字体等其他字体，为汉字书法的生成和多元化发展提供便捷。

本发明授权一种汉字字体生成方法在权利要求书中公布了：1.一种汉字字体生成方法，其特征在于由下述步骤组成： S1.构建目标字体数据集 基于待生成的目标字体，从互联网获取目标字体的书法作品图片，将每张书法作品图片按字分割成多张单字图片，单字图片的尺寸统一为p×p、格式为.png，对单字图片进行灰度处理，得到目标字体数据集； S2.构建源字体数据集 选择一种字体作为源字体，将该字体的ttf字体文件通过解包得到源字体图片，将源字体图片的尺寸、格式处理的和步骤S2中单字图片的一致，得到源字体数据集； S3.构建训练数据集 对步骤S2得到的目标字体数据集通过旋转、添加噪点的方式进行数据增强和扩充，得到用于训练模型的训练数据集； S4.构建字体风格迁移网络模型 字体风格迁移网络模型由生成器和判别器构成，所述生成器用于对输入的源字体图片的字体骨架信息和特征信息的提取并生成字体图片，所述判别器用于判别所生成字体图片的字体真实度； 所述生成器由骨架提取模块、编码器、解码器、注意力模块构成，所述骨架提取模块的输出端接解码器，用于提取输入的源字体图片的字体骨架信息，所述编码器通过注意力模块与解码器相连，所述编码器用于提取输入的源字体图片的字体特征信息和类别信息，所述解码器用于将字体骨架信息、字体特征信息和类别信息融合解码生成字体图片； 所述注意力模块由多个W-attention模块和SW-attention模块交替连接组成，所述W-attention模块用于对特征图进行窗口划分，在不同窗口内进行局部注意力运算，降低参数量，所述SW-attention模块用于窗口间进行信息交换； S5.训练字体风格迁移网络模型 将源字体数据集和训练数据集进行按字配对，使用源字体数据集和训练数据集中成对的字体图片对字体风格迁移网络模型进行训练，将源字体数据集中的源字体图片输入到生成器中得到假的目标字体图片，同时将假的目标字体图片和训练数据集图片输入到判别器中，通过判别器损失函数反向传递更新网络模型参数，循环训练，直到达到设定的迭代次数上限或损失小于等于预先设定的最小值，即完成字体风格迁移网络模型的训练； S6.汉字字体自动生成 将任意字体图片输入到字体风格迁移网络模型中即可得到该字体风格的汉字字体。

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