ECCV 2024 | 一眼临摹：利用高频风格编码器与自适应门控机制实现逼真手写体临摹的AI技术深度解析

一、研究背景

手写体自动临摹技术是一种创新的AI生成任务，用户仅需上传少量书写样本，即可生成符合自己书写风格的电子字体。这种字体不仅可用于社交和办公软件，还能更好地表达个性和情感，兼具传统手写体的人情味和数字时代的高效性。此前的技术通常需要15张样本作为风格参考，但最新的研究成果仅需单张样本即可实现这一目标。

二、技术挑战

当前流行的文生图和风格迁移方法虽然强大，但在手写文字临摹方面仍存在不足。研究者们测试了多种工业方法（如DALL-E3、Stable Diffusion等），发现它们在临摹墨迹颜色、倾斜程度等方面仍有较大差距。因此，研究团队提出了一个新的风格化手写文字生成模型，称为One-DM（One-Shot Diffusion Mimicker），仅需单张样本即可临摹用户的书写风格。

三、关键技术

1. 拉普拉斯风格增强模块
研究者发现高频成分中包含清晰的文字轮廓和显著的书写风格。One-DM利用拉普拉斯算子提取高频成分，并通过拉普拉斯对比学习损失函数（LapNCE）引导高频风格编码器提取判别性强的风格模式。

2. 自适应门控机制
为了过滤掉空域风格特征中的噪声信息，One-DM引入了自适应门控机制。该机制通过多个可学习的门控单元，根据特征的重要性动态调整通过率，从而抑制多余背景噪声。

3. 风格-融合模块
One-DM通过融合信息和风格信息，再注入扩散模型，引导文字生成过程。该模块包含两个attention机制，确保信息与风格信息的充分结合。

四、实验评估

1. 定量评价
One-DM在多个英文、中文和日文数据集上表现出色，尤其在仅需一张参考样本的情况下，超越了依赖十几张样本的传统方法。

2. 定性评价
One-DM在英文文本生成任务上，可以更好地临摹参考样本的墨迹、字符间隔和笔画粗细等风格特征。在中文和日文等字符结构复杂的文本生成任务上，One-DM同样表现出色。

3. 与工业方法对比
One-DM在文本准确度和风格临摹上均优于现有的主流工业方法，如DALL-E3和Stable Diffusion。

五、未来展望

One-DM从用户体验出发，仅需单张样本即可实现高效、便捷的手写体临摹。未来，更多人可以使用自己的专属字体，享受传统手写体的人情味与AI时代的高效便捷。

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