2020级硕士研究生金逸凡同学提出基于深度学习模型创造英文方块字的新方法

科研新进展

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SIGGRAPH Asia

2021

人工智能学院杨溪副教授指导的2020级硕士研究生金逸凡同学的论文"Learning English to Chinese Character: Calligraphic Art Production based on Transformer"被国际会议SIGGRAPH Asia′2021 posters接收。本论文与国防科技大学张逸老师合作完成。

金逸凡于2020年到我院攻读硕士，因为对计算机图形学研究非常感兴趣，加入了交叉智能图形组（IIGG），并从研究生一年级开始相关领域的研究工作。IIGG希望大家enjoy research, have fun！

会议简介

SIGGRAPH Asia由国际图形图像协会（ACM SIGGRAPH）举办的SIGGRAPH电脑图像和互动技术展览及会议是世界上影响最广、规模最大，同时也是最权威的一个集科学、艺术、商业于一身的CG及互动技术展览及会议。SIGGRAPH Asia将于2021年12月14日至17日将在日本东京以及线上会议形式同时举办。

论文简介

第一作者：金逸凡

论文题目：Learning English to Chinese Character: Calligraphic Art Production based on Transformer

会议名称：The 14th ACM SIGGRAPH Conference and Exhibition on Computer Graphics and Interactive Techniques in Asia

会议类别：CCF A类会议、清华A类会议

会议时间：14 – 17 December 2021, Tokyo, Japan

论文简介：我们提出了一个基于Transformer 的模型来学习创作英文方块字，该书法字体是由艺术家徐冰创造的一种将英文单词书写成类似于汉字方块字的字体。为了实现这个工作，我们收集了徐冰创作的书法字体作为数据集，然后手动标注了字体中的每一个对应字母。基于改进的Transformer模型，我们以英文字母作为输入学习了每个对应字母间的位置关系，以重组成英文方块字。通过将生成结果与艺术家创作的对应书法进行比较，我们的模型取得了不错的表现，同时我们也制作了新的方块字来说明我们模型的“创造性”。

吉林大学

人工智能学院

中心校区水务集团大楼

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