基于人工智能的字库处理方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种基于人工智能的字库处理方法，其特征在于，包括：确定字库的第一风格以及所述字库的目标字符；对所述目标字符的第二风格的字符图像进行字符编码处理，得到所述字符图像的目标字符特征；对所述第一风格以及所述目标字符特征进行融合处理，得到字符融合特征；对所述字符融合特征进行解码处理，得到所述目标字符的第一风格的字符图像，通过所述目标字符的第一风格的字符图像更新所述字库。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标字符的第二风格的字符图像进行字符编码处理，得到所述字符图像的目标字符特征，包括：对所述目标字符的第二风格的字符图像进行特征提取处理，得到所述字符图像的特征图；去除所述特征图中的风格空间信息，将去除所述风格空间信息的特征图作为所述字符图像的目标字符特征。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一风格以及所述目标字符特征进行融合处理，得到字符融合特征，包括：对所述第一风格进行编码处理，得到所述第一风格的编码特征；对所述第一风格的编码特征以及所述目标字符特征进行拼接处理，得到所述字符融合特征。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解码处理是通过解码模型实现的，所述解码模型包括多个级联的解码层，所述多个级联的解码层是通过渐进式训练得到的；所述对所述字符融合特征进行解码处理，得到所述目标字符的第一风格的字符图像，包括：通过所述多个级联的解码层对所述字符融合特征进行级联的上采样解码处理，并将最后一个解码层输出的解码结果作为所述目标字符的第一风格的字符图像。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述渐进式训练是通过以下过程实现的：通过所述多个级联的解码层对字符融合特征进行级联的上采样解码处理；基于所述多个级联的解码层的权重，对所述多个级联的解码层分别输出的解码结果进行加权求和处理，将所述加权求和处理的结果作为所述虚假的字符图像样本；其中，所述最后一个解码层的权重随着更新所述生成模型的次数增加而逐步增加，其他解码层的权重随着更新所述生成模型的次数增加而逐步减小；其中，所述字符融合特征是编码模型对真实的字符图像样本进行字符编码处理得到的。6.根据权利要求1
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5任一项所述的方法，其特征在于，所述字符编码处理和所述字符解码处理是通过生成式对抗网络中的生成模型实现的，所述生成式对抗网络还包括判别模型；所述方法还包括：通过以下方式训练所述生成式对抗网络：
初始化所述生成模型以及所述判别模型，并交替执行以下训练任务：基于真实的第一字符图像样本以及真实的第二字符图像样本，训练所述生成模型，以使所述生成网络基于所述真实的第一字符图像样本生成虚假的字符图像样本；其中，所述真实的第一字符图像样本包括第一风格样本的目标字符样本，所述真实的第二图像样本以及所述虚假的字符图像样本包括第二风格样本的目标字符样本；基于所述真实的第二字符图像样本以及所述虚假的字符图像样本，训练所述判别模型，以使所述判别模型区分真实的字符图像样本和虚假的字符图像样本；其中，当训练所述生成模型时，固定所述判别模型的参数不变；当训练所述判别模型时，固定所述生成模型的参数不变。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述生成模型包括编码模型以及解码模型；所述基于真实的第一字符图像样本以及真实的第二字符图像样本，训练所述生成模型，包括：通过所述编码模型对所述真实的第一字符图像样本进行字符编码处理，得到所述真实的第一字符图像样本的目标字符样本特征；对所述第一风格样本以及所述目标字符样本特征进行融合处理，得到字符融合特征；通过所述解码模型对所述字符融合特征进行解码处理，生成所述虚假的字符图像样本；基于所述真实的第二字符图像样本、以及所述虚假的字符图像样本，构建所述生成模型的损失函数；基于所述生成模型的损失函数更新所述生成模型的参数。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，当所述最后一个解码层的权重小于1时，所述基于所述真实的第二字符图像样本、以及所述虚假的字符图像样本，构建所述生成模型的损失函数，包括：基于所述真实的第二字符图像样本与所述虚假的字符图像样本的距离，得到图像距离损失函数，将所述图像距离损失函数作为所述生成模型的损失函数。9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，当所述最后一个解码层的权重等于1时，所述基于所述真实的第二字符图像样本、以及所述虚假的字符图像样本，构建所述生成模型的损失函数，包括：通过所述编码模型对所述虚假的字符图像样本进行字符编码处理，得到所述虚假的字符图像样本的目标字符样本特征；通过所述编码模型对所述真实的第二字符图像样本进行字符编码处理，得到所述真实的第二字符图像样本的目标字符样本特征；基于所述虚假的字符图像样本的目标字符样本特征、以及所述真实的第二字符图像样本的目标字符样本特征，构建字符编码损失函数；对所述图像距离损失函数以及所述字符编码损失函数进行加权求和处理，将所述加权求和处理的结果作为所述生成模型的损失函数。10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实的第二字符图像样本
以及所述虚假的字符图像样本，训练所述判别模型，包括：通过所述生成模型生成所述虚假的字符图像样本；将所述真实的第二字符图像样本和所述虚假的字符图像样本作为训练样本，通过所述判别模型确定所述训练样本属于真实的字符图像的预测概率；基于所述预测概率与所述训练样本的真实概率之间的差值，构建所述判别模型的损失函数；基于所述判别模型的损失函数更新所述判别模型的参数。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测概率与所述训练样本的真实概率之间的差值，构建所述判别模型的损失函数，包括：当所述预测概率表征所述训练样本为真实的字符图像时，通过所述判别模型对所述训练样本进行风格分类处理，得到所述训练样本的预测风格；基于所述预测风格以及所述训练样本的真实风格，构建风格分类损失函数；基于所述预测概率与所述训练样本的真实概率之间的差值，构建真实性损失函数；对所述真实性损失函数、所述风格分类损失函数进行加权求和处理，将所述加权求和处理的结果作为所述判别模型的损失函数。12.一种基于人工智能的字库处理方法，其特征在于，所述方法包括：呈现字库，所述字库包括第一风格的至少一个字符；响应于针对所述字库的更新操作，调用生成模型，以基于目标字符的第二风格的字符图像生成所述第一风格的字符图像，并呈现基于所述目标字符的第一风格的字符图像更新的所述字库；其中，所述目标字符包括所述字库的缺失字符和损坏字符中的至少一种。13.一种基于人工智能的字库处理装置，其特征在于，所述装置包括：确定模块，用于确定字库的第一风格以及所述字库的目标字符；编码模块，用于对所述目标字符的第二风格的字符图像进行字符编码处理，得到所述字符图像的目标字符特征；融合模块，用于对所述第一风格以及所述目标字符特征进行融合处理，得到字符融合特征；解码模块，用于对所述字符融合特征进行解码处理，得到所述目标字符的第一风格的字符图像，通过所述目标字符的第一风格的字符图像更新所述字库。14.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现权利要求1至12任一项所述的基于人工智能的字库处理方法。15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有可执行指令，用于被处理器执行时实现权利要求1至12任一项所述的基于人工智能的字库处理方法。

技术总结
本申请提供了一种基于人工智能的字库处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质；涉及人工智能技术，方法包括：确定字库的第一风格以及字库的目标字符；对目标字符的第二风格的字符图像进行字符编码处理，得到字符图像的目标字符特征；对第一风格以及目标字符特征进行融合处理，得到字符融合特征；对字符融合特征进行解码处理，得到目标字符的第一风格的字符图像，通过目标字符的第一风格的字符图像更新字库。通过本申请，能够实现更新字库的高效地自动化处理。效地自动化处理。效地自动化处理。


技术研发人员：陈杨 李琛 冷欣航
受保护的技术使用者：腾讯科技（深圳）有限公司
技术研发日：2021.01.15
技术公布日：2021/10/28