??針對問題：

以往的方法都是針對單字圖像，容易忽略了中文句子或一張圖像中包含的多個字符。

??提出的方法：

Constancy Loss, Smooth L1 loss；TV loss ，key-attention mechanism GAN；多通道鑒別器

??使用的指標

L1 Loss ，SSIM， PSNR, LPIPS

已有工作

字符風格遷移[2-5]已經發展到一個前所未有的高度。

漢字體例轉移方法備受關注，如基于卷積神經網絡(cnn)的方法，如Rewrite[7]和作者后來改進的方法Zi2zi[8]，該方法使用生成對抗網絡(GAN)[9-11]生成目標體例的漢字圖像。這些方法大多集中在單個漢字形象上，而忽略了像中國詩歌形象那樣對漢字整體形象風格轉換的需求。
圖1所示。中國詩歌風格轉移的一個結果。這首詩是中國著名詩人杜甫的《八陣陣》。源字體是宋體，生成的字符使用中國著名書法家歐陽勛的手寫體字體。

在中國詩歌中，意象通常有幾句。因此，生成端到端的中文詩歌圖像的第一步是進行字符分割[12]和字符識別[13]。
該方法生成如圖1所示的詩歌圖像，源字體為宋體，目標字體為歐陽勛的手寫體。由于我們需要將詩詞中的漢字分割成單個字符圖像，所以我們 采用了垂直水平投影的字符分割方法(VHPCS)(15、16)。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的汉字风格迁移篇--KAGAN:一种中国诗歌风格转换的方法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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