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作者：陈二开;李成城;邬友;武美玲;
单位：内蒙古师范大学计算机科学技术学院;内蒙古师范大学科技处;吕梁职业技术学院;
摘要：针对采用循环一致性生成对抗网络（Cycle-consistent generative adversarial network, CycleGAN）进行粉笔字书写风格迁移时，生成的字体存在笔画缺失和模糊等问题，本研究提出改进CycleGAN的粉笔字生成算法。在原始CycleGAN基础上融合自注意力机制来提取粉笔字书法字体的风格特征，并在自注意力机制中使用最大池化和缩放点积来进一步提升模型捕获汉字全局特征的能力。使用相对鉴别生成对抗损失函数改进原网络中的损失函数，以引入先验知识并增强判别器的能力。实验结果表明，使用改进后的模型在学习粉笔字书写风格后生成的字体笔画更加完整，细节更加清晰。
关键词：粉笔字;;风格迁移;;CycleGAN;;自注意力机制;;相对鉴别生成对抗损失函数
基金资助：内蒙古自治区自然科学基金项目——基于深度学习的国家通用语言文字脱机手写笔画顺序识别(No.2024LHMS06019)
