論文の概要: Few-shot Calligraphy Style Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.17199v1
• Date: Fri, 26 Apr 2024 07:17:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-29 13:54:01.435552
• Title: Few-shot Calligraphy Style Learning
• Title（参考訳）: 数発の書道スタイル学習
• Authors: Fangda Chen, Jiacheng Nie, Lichuan Jiang, Zhuoer Zeng,
• Abstract要約: プレシディフスション(Presidifussion)は、周大統領の独自の書風を習得し、複製する新しいアプローチである。 フォント画像条件付けとストローク情報条件付けの革新的手法を導入し,漢字の複雑な構造要素を抽出する。 本研究は,書道芸術のデジタル保存におけるブレークスルーを示すだけでなく,文化遺産デジタル化分野におけるデータ効率生成モデリングの新たな標準となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduced "Presidifussion," a novel approach to learning and replicating the unique style of calligraphy of President Xu, using a pretrained diffusion model adapted through a two-stage training process. Initially, our model is pretrained on a diverse dataset containing works from various calligraphers. This is followed by fine-tuning on a smaller, specialized dataset of President Xu's calligraphy, comprising just under 200 images. Our method introduces innovative techniques of font image conditioning and stroke information conditioning, enabling the model to capture the intricate structural elements of Chinese characters. The effectiveness of our approach is demonstrated through a comparison with traditional methods like zi2zi and CalliGAN, with our model achieving comparable performance using significantly smaller datasets and reduced computational resources. This work not only presents a breakthrough in the digital preservation of calligraphic art but also sets a new standard for data-efficient generative modeling in the domain of cultural heritage digitization.
• Abstract（参考訳）: 我々は,2段階の学習プロセスを通じて適応された事前学習拡散モデルを用いて,習熟と習熟のための新しい手法である「Presidifussion」を紹介した。 当初,本モデルは様々な書道家の作品を含む多種多様なデータセット上で事前訓練されている。 これに続き、習主席の書道のより小型で特殊なデータセットを微調整し、200枚弱の画像を作成した。 フォント画像条件付けとストローク情報条件付けの革新的手法を導入し,漢字の複雑な構造要素を抽出する。 提案手法の有効性は,zi2ziやCalliGANといった従来の手法との比較により実証された。 本研究は,書道芸術のデジタル保存におけるブレークスルーを示すだけでなく,文化遺産デジタル化分野におけるデータ効率生成モデリングの新たな標準を定めている。

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