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少样本字体生成
01 02
重新审视字体生成中的字形空间信息
Rethinking Glyph Spatial Information in Font Generation
把字形中的「形状」与「位置」显式解耦，并在像素空间分两阶段（低分辨率风格迁移 + 高分辨率细节增强）建模，这一思路可迁移到任何需要保留结构空间先验的少样本生成任务，如手写体合成、场景文字编辑与布局可控生成。
超越图块：面向多模态少样本字体生成的全局感知自回归模型
Beyond Patches: Global-aware Autoregressive Model for Multimodal Few-Shot Font Generation
全局感知分词器与轻量语言-风格适配器可迁移到其他需要全局一致性的自回归图像生成任务，如场景文字生成或风格化草图合成。