最近在准备CVPR比较忙，所以有点久没更新。

今天来看一篇字体生成（风格迁移）的论文，这篇论文的题目叫做：《CalliGAN:Style and Structure-aware Chinese Calligraphy Character Generator》，the work has been accepted to the AI for content creation workshop at CVPR 2020.

是中了CVPR2020的workshop。那么这论文是做一件什么事呢？就是比如说你自己写了几百个字，想做一个你的书写风格的完整字库（几万个字），那就可以用这个算法了。

比如说可以生成欧阳修、柳公权等书法大家的字（下图为算法生成的结果）：

这篇论文的核心创新点是所有中文字的部首是确定的，可以作为一个先验信息被利用。同时本算法在开源项目zi2zi的基础上进行改进。

zi2zi地址：https://github.com/kaonashi-tyc/zi2zi

zi2zi的作者有对zi2zi进行详细的讲解，就在repository里就有，因此我就不多介绍zi2zi了。

好，那我们就来看看这篇论文吧。

作者提出的contributions:

1、作者认为他们是少有的能处理毛笔字的算法，并且可以处理多风格。

2、作者通过一个RNN来解构中国汉字。

这么说比