摘要或動機

本研究旨在利用深度學習實作改變字體風格的模型，試圖讓生活中處處可見的文字變得活潑、生動，並省去許多設計字體所需的時間、精力。我們利用了風格矩陣、對抗式生成網絡(GAN)等概念設計了3種模型，並在實際運行後進行分析與比較。 VGG模型運用了卷積神經網絡的概念，擷取特徵以生成風格矩陣並將其進行字體風格轉換。Bicycle-GAN模型結合了Conditional GAN和VAE的優點，能夠生成多樣風格的字體。Zi2Zi模型則是在pix2pix的方法改進部分缺點，能讓生成的字體更逼真，且具有顯著的成效。 經過多次的嘗試和失敗經驗，我們發現VGG、Bicycle-GAN、Zi2Zi，3種模型在字體風格轉換上具有相當的潛力，在經過適當的後處理之後，能夠在耗費少量時間和樣本的情況下，生成實際套用在電腦中的個人化字體。