| 作品介紹 |
中文書法經過歷史的沉澱，不僅僅只是一種文字的書寫方式，更成為了藝術的表現形式。在書法的世界裡，一筆一畫都蘊含著豐富的文化底蘊和藝術情懷，通過不斷地學習，我們可以提升自己的藝術修養和審美能力。然而，書法作品容易受到時間和環境的影響而逐漸腐朽或破損，作品的缺失增加了我們透過臨摹來進行學習的困難。
近幾年，生成對抗網路（Generative Adversarial Network, GAN）走入人們的視野，許多中文字體生成的研究也使用此種方法來解決書法字缺失的問題。而現階段的研究皆表明，由於中文字的複雜多變，若單純使用生成對抗網路，容易產生出變形、扭曲的文字，甚至遇到文字破碎難以成形的狀況。為了克服這些困難，本研究結合筆畫分割（Stroke Segmentation）和風格轉換（Style Transfer）的方法，訓練出中文字生成模型，並將其整合至手機應用程式中。當使用者輸入欲臨摹的文字，模型會根據文字的筆畫及相關資訊生成對應名家風格的文字。接著，比對輸入字體與生成字體，提供使用者臨摹的建議，以便更有效地進行書法學習。
我們堅信這樣的系統能夠大幅提升書法學習者的臨摹效率，不僅幫助他們精確掌握字形結構，還能在不損及傳統書法藝術的美學價值下，提供個性化的學習建議。這不僅是傳統文化與現代科技的結合，更是一種藝術與技術共生的創新實踐。 |