1． 目的及意义

1.1目的及意义

文字风格迁移，顾名思义就是以文字为载体进行风格迁移。那么文字有很多种形式，并且在生活的许多地方都需要用到文字。例如ppt，总结报告等需要一些富有艺术性的文字展示。还例如礼品包装盒，或者我们日常的产品上，都可能需要一些好看的文字进行装饰与点缀。

通过我们的深度学习框架，我们可以很轻松的完成风格迁移的过程，相比于统计模型，使用神经网络则更加方便与快捷。只需要使用风格图片以及我们想要的文字，就可以轻而易举的生成富有特色的文字。我们可以将其运用到商标，广告或者电影海报上面，方便快捷，不需要再耗费时间反复设计。这就是文字风格迁移的意义。

那么我们使用传统的文字风格迁移的时候，对于文字的效果又如何呢？这也是我们需要研究的一个领域。通过对不同的层级提取特征，再进行特征运算，使用损失函数，我们到底可以得到什么样的效果，并且，通过在迁移过程中，对纹理以及颜色的感知效果又是如何的，这也是我们需要进行的实验。

1.2 国内外研究现状

当我们提起文字风格迁移，大多数人都会想到的是字体风格迁移，即从少量（5 个左右）的任意类型的艺术字中泛化至全部 26 个字母。那么这种字体风格迁移是通过cGAN来完成的，正如“Multi-Content GAN for Few-Shot Font Style Transfer”. 中所提出的。

那我们一般所说的，对于字体的风格迁移，即给一张风格图片，生成与其风格对应的字体图片，一般使用传统的统计模型，进行生成，这样会得到一种比较好的效果。正如论文“Context-Aware Text-Based Binary Image Stylization and Synthesis”所向我们展示的。

那么，我们通过深度学习方法来进行文字风格迁移的效果如何呢？现在主流的基于CNN的风格迁移方法当然属于Gatys的“Image style transfer using convolutional neural networks”，当然也有基于MRF的风格迁移方法，正如“Combining Markov Random Fieldsand Convolutional Neural Networks for Image Synthesis”所提出的，当然还有许多种方法这里就不再赘述。