CN119444925A 一种基于语义输入的艺术字体生成方法 （广东维信智联科技有限公司）

本申请提供一种基于语义输入的艺术字体生成方法，包括获取艺术字体生成要求文本数出权重最高的关键词艺术字体生成要求的核心语义概念；计算核心语义概念之间的语义相似语义网络图谱；对语义概念向量进行K_means聚2获取输入的艺术字体生成要求，采用自然语言处理技术对所述根据语义向量，在预先构建的语义一视觉元素映射知识库中检索与将艺术化处理后的视觉元素按照预设的布局规则进行排列组合，采采用深度学习模型对所述初步艺术字体进行语义准确性和艺术性评估对所有候选的艺术字体进行综合排序，选取综合评分最高的艺术字体然语言处理技术对所述艺术字体生成要求进行语义分析，提取出核心语义概念和关键词，求的语义网络图谱；采用Word2Vec算法，以语义网络图谱中的节点作为训练样本，通过Skipgram模型学习每个节点的词向量表示，将节点的词向量作为对应核心语义概念的语4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对候选的视觉元素组合进行艺术化加取候选的视觉元素组合，根据预设的艺术风格参数筛选出符合该风格特征的视觉元素组3训练的VGG网络提取艺术化处理后的视觉元素组合的特征，将其与预设艺术风格图像的特立起包含字体图像和对应标签的训练集和测试集；选择卷积神经网络CNN作为深度学习模选取综合评分最高的艺术字体作为最终的生成结果，通过可视化技术生成最终的展示效候选字体样本的多维特征参数进行综合评分；将候选字体按照综合评分由高到低进行排45HowNet知识库，对关键词列表中的每个关键词进行语义扩6高，就可以将它们作为艺术字体生成要求的的词更能代表用户需求的核心内容。下一步，们之间的连线代表语义关联，连线上的数字就是节点作为训练样本，学习每个节点的词向量表示。均或加权平均的方式得到每个核心语义概念的语义向量表示。这样做可以把抽象的语义概念转换成计算机能够处理的数值形式。然后对语义概念向量进行K_means聚类分析。用户需求。之后，根据聚类结果，选取每个语义类别的中心向量作为该类别的代表向量。向量就分别代表了这两个语义类别。然后，将中心向量和类别内部的语义概念向量一起，构建艺术字体生成要求的语义向量表示模型。这息。接下来利用构建的语义网络图谱和语义向量表示模型，计算不同艺术字体生成要求之和之前的“设计一款喜庆的春节海报字体”之间要求的聚类、分类和推荐等应用成为可能。7向一致性得分为0.9，场景契合度得分为0.7，通过加权求和的方式得到综合相关度得分8预训练的VGG网络提取艺术化处理后的视觉元素组合的特征，将其与预设艺术风格图像的9[0026]步骤S104，将所述艺术化处理后的视觉元素按照预设的量机算法的评分机制则保证了最终方案的高质量。贝塞尔曲线拟合和VGG_19模型的应用，属质感的字体。将优化后的字体评分模型应用于从在线字体库新获取的候选字体样成更加符合用户审美偏好的艺术字体展示效果。假设从在线字体库中获取了新的五个候选好的字体。例如，新样本B在优化后的模型中获得了0.88的高分，超过了之前的样本A规则的艺术字体，还能根据用户反馈不断优化字体评分模型，使生成的字体更加符合用户学的评估依据，OpenGL的渲染技术提升了字体的视觉效果，Qt的用户界面实现了良好的用了一个高效的艺术字体生成与优化系统