Few-shot Font Generation with Localized Style Representations and Factorization 论文链接：https://arxiv.org/abs/2009.11042 代码链接：https://github.com/clovaai/lffont 表现SOTA！性能优于DM-Font（ECCV 2020）、AGIS-Net等网络，代码现已开源！作者单位：延世大学, Clova AI 研究院

由于手动设计价格昂贵且对设计师的专业技能敏感，因此自动生成几幅字体的需求很高。现有的few-shot字体生成方法旨在学习从一些参考字形中解开样式和内容元素，并且主要集中于每种字体样式的通用样式表示。但是，这种方法限制了该模型代表各种本地风格的模型，因此使其不适用于最复杂的字母系统，例如中文，其字符由数量众多且结构复杂的组件（通常称为“激进的”）组成。在本文中，我们提出了一种通过学习局部风格（而不是通用风格）的局部样式（即逐组件风格表示）来提出一种新颖的字体生成方法。所提出的样式表示使我们能够在文本设计中综合复杂的局部细节。但是，当目标脚本具有大量的组件（例如，中文超过200个）时，仅在很少的字体生成情况下仅从参考字形中学习基于组件的样式是不可行的。为了减少参考字形的数量，我们在低秩矩阵分解的启发下，通过乘积因子和样式因子的乘积来简化逐组分样式。得益于强大的表示能力和紧凑的分解策略，我们的方法在不使用强大的局部性监督的情况下，与其他最新技术相比，显示出了很少的字体生成结果（仅包含8个参考字形图像）明显更好。每个组件，骨骼或笔触的位置。

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