基于神经风格迁移的字体特效渲染技术

摘要

传统的字体特效通常由人工完成设计,这耗费大量的人力物力.为了提高字体特效的生成效率,提出了一种基于风格迁移的字体特效渲染方法.该方法首先使用VGG-19网络提取图片特征值,然后根据Gram矩阵计算特征值之间的差距作为损失函数.经过梯度下降迭代优化算法最小化损失函数可以将输入风格图片的风格逐渐迁移到字体中.实验结果显示大部分生成的字体能够很好地将图片中的风格信息迁移到字体图片中,达到了字体特效渲染艺术效果.