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龙图腾网获悉江西师范大学申请的专利基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119206747B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411453160.1，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法是由曾锦山;王锡家;袁艺扬;陈文添;刘谦毅;尤传萍设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法，包括：建立新型的跨语言字体生成模型，模型包括内容‑风格解耦网络、图像块对比学习模块以及相对位置感知模块；模型通过内容编码器从内容字符图像中提取出内容特征，并通过风格编码器从参考字符图像中提取风格特征，同时通过相对位置感知模块来得到局部内容特征；然后将内容特征、风格特征和局部内容特征进行拼接后送入解码器进行解码得到生成的字符图像；还通过图像块对比学习模块在图像块层面对笔画局部结构进行对比学习。本发明在训练后具有较好的跨语言字体生成效果。

本发明授权基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法在权利要求书中公布了：1.基于风格对比学习和相对位置感知的跨语言字体生成方法，其特征在于：包括：建立新型的跨语言字体生成模型，所述跨语言字体生成模型包括内容-风格解耦网络、图像块对比学习模块以及相对位置感知模块；所述的跨语言字体生成模型通过内容编码器从输入的内容字符图像中提取出内容特征，并通过风格编码器从提供目标风格的参考字符图像中提取风格特征，同时所述相对位置感知模块将内容字符图像划分为若干部分，然后把些部分输入编码器得到对应的局部特征，所述的局部特征既包括局部内容信息同时也包括对应的相对位置信息，相对位置信息通过相对位置编码器获取，然后把这些局部特征按照原来的划分方式进行组合，产生局部内容特征；然后将内容特征、风格特征和局部内容特征进行拼接后送入解码器进行解码得到生成的字符图像；所述跨语言字体生成模型还通过图像块对比学习模块在图像块层面对笔画局部结构进行对比学习，以进一步提高字符笔画级别的风格；所述跨语言字体生成模型还通过内容判别器和风格判别器分别对生成字体的内容特征和风格特征进行判别；对所述跨语言字体生成模型进行训练优化后直接应用于跨语言的字体生成，由解码器输出结果； 图像块对比学习模块首先将生成的字符图像和目标字符图像输入对应的风格编码器，这两个风格编码器与内容-风格解耦网络中的风格编码器共享参数；利用风格编码器的前L层的输出进行对比学习，将其中每一层输出的特征划分为若干图像块，图像块中均包含完整的笔画局部结构，把生成的字符图像的每个图像块的特征输入两层的多层感知机得到生成的字符图像的图像块级风格特征，把目标字符图像的每个图像块的特征输入两层的多层感知机得到目标字符图像的图像块级风格特征，对比学习时，当前图像块为目标字符图像的图像块级风格特征，将相对应的生成的字符图像的图像块级风格特征作为正样本，而生成的字符图像的其余图像块级风格特征则作为负样本，基于这些正负样本计算当前图像块对应的对比损失，通过扫描所有图像块得到总的对比损失，进而实现对跨语言字体生成模型的优化， 通过图像块级别的风格表示学习给定字体的独特风格表示，所利用的风格特征是基于笔画局部轨迹完整的风格信息，训练后得到的跨语言字体生成模型则能直接应用于跨语言的字体生成，实现零样本条件下的跨语言字体生成。

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