导读

如果想要自己做一套字体，无论是电脑软件FontCreator还是网站flexifont都为我们带来了极大的便利。

但是最低的国标字体数量近7000个，若采用传统的方法则需要手写相同数量的汉字，这个过程费时耗力。那有没有办法可以快速生成自己的手写字体？本文将介绍开源项目zi2zi，只需要你的部分手写字体样本便可生成完整字库。教你用深度学习的方式打开制作手写字体的大门。

本系列文章

Part1：导读与相关介绍

part2：程序化或将与手写模拟器擦出火花

zi2zi

zi2zi是作者Rewrite项目的后续工作，其为处理类似中文字体转化的问题。Rewrite项目获得了相当多的关注和兴趣，但是项目结果不佳。仍然存在一些严重的问题：生成的图像通常是模糊的

无法使用更多风格的字体

限于一次仅学习和输出一种目标字体样式

为了解决上述问题，zi2zi诞生了。本项目的论文中是将之前的三篇paper合在一起又加入了作者的构想形成的一个条件生成对抗网络。

zi2zi模型和其名字一样，来源于pix2pix模型并有所改进。其网络结构如下：

我们可以知道，现实世界中的设计师需要经过多年的培训，起码了解字母/字符的结构和基本原理才能自行设计字体。基于此，其重要的是使模型不仅意识到自己的样式，而且也能意识到其他字体的样式。因此，使模型能够同时学习多种字体样式是极为重要的。同时对多种样式建模有两个主要好处：编码器能接触更多字符，不仅仅限于目标字体，也包括所有组合的字体；

解码器还可以学习从其他字体写相同的部首的不同方法。

通过一起训练多个字体，它可以强制模型从每个字体中学习，然后利用所学的经验来改善其他字体。

现在有一问题是同一个汉字会出现在多种字体当中。作者受《谷歌的多语言神经机器翻译系统》的启发，想出了「类别嵌入」，将不可训练的高斯噪声作为风格嵌入与汉字嵌入串联起来，之后再一并进入解码器。这样，解码器仍旧将同一个汉字映射为同一个向量，但是，解码器会同时考虑汉字和风格两个嵌入来生成目标汉字。

有了类别嵌入，现在就有了一个能够同时处理多种风格的GAN。但作者发现又出现了一个新的问题：模型开始将各种风格弄混淆并且混合在一起，生成的汉字什么也不像了。于是，他又借鉴了 AC-GAN模型中的 multi-class category loss，把这个 loss 加到判别器上，一旦出现混淆或者风格混合，就“惩罚”判别器。

上图为zi2zi 生成中文字体的实际效果。共有５列，左边是源字符，右边是系统自动生成的。可以看到，生成的汉字不会“花”，对于某些字来说，系统生成的和真实文字几乎一样。同时也能处理更多样、更复杂的字体风格。

此外，通过具有连续的嵌入，我们可以在不同样式之间进行插值，并得到介于两个字体之间的状态：

下面是多对字体之间过渡的动画，这些演示了在更动态的上下文中的插值过程：

使用方法

运行环境可参考链接内给出的条件。

软件地址：「IamZLT」开发中

为了避免IO瓶颈，必须进行预处理，以将数据转化为二进制数据并在训练期间保留在内存中。首先运行以下命令将字体文件转化为数据集：

python font2img.py --src_font=src.ttf

--dst_font=tgt.otf

--charset=CN

--sample_count=1000

--sample_dir=dir

--label=0

--filter=1

--shuffle=1

之后会生成一一对照的图片，其中左边为希望系统生成的目标字体，右边为系统参照字体，可以使用网上字体较全的字体库。

如果你的目标字体没有ttf格式文件的话，也可以使用图片编辑软件来拼接图片，以达到以上的效果。然后通过以下命令进行封装，转换为二进制格式。

python package.py --dir=image_directories

--save_dir=binary_save_directory

--split_ratio=[0,1]

运行此命令后，将在save_dir下找到两个对象train.obj和val.obj，分别用于训练和验证。然后便可以开始训练。需运行以下命令：

python train.py --experiment_dir=experiment

--experiment_id=0

--batch_size=16

--lr=0.001

--epoch=40

--sample_steps=50

--schedule=20

--L1_penalty=100

--Lconst_penalty=15

经过长时间训练，最后会生成矢量SVG文件，导入FontCreator等软件中便可生成自己的字库。