最近几年，随着计算机神经网络的出现，还有元宇宙的世界科普，在制作虚拟人像或图片风格迁移的基础上，字体的风格迁移问题重新进入了研究员们的视野中，字体风格迁移在以前的做法是通过OCR将文字识别出来然后再进行转换。

但OCR识别来转换字体风格的准确率要求极高，OCR识别结果不仅取决于识别字体图片的质量、拍摄角度、字体大小等因素，还有OCR本身的判断逻辑有关，这就导致OCR的识别结果不稳定，不准确。除此之外，转换后的字体风格即使是正确的，但是转换后的字体只能以文本格式展示，人们还是需要拿着转换出的文本进行其他加工才能使用。

后来虽然OCR的识别技术有所提升，但是转换速度却非常的缓慢。直到2017年，有人提出使用生成对抗网络（GAN）来学习汉字的形态特征和语义信息。由于生成对抗网络的强大的生成能力，使得通过生成器生成的汉字字体更加接近真实效果，这一研究成果也让热衷于汉字生成与风格迁移研究的研究员为之一振，在2018年的时候，又有人将传统的按照偏旁部首和字体结构的划分的方法与神经网络相结合。自此，更精准的汉字字体风格信息使得汉字风格迁移达到了一个新的高度。

皮卡智能就是在基于生成对抗网络和风格迁移的方法，在GAN模型中新增了一个字体风格特征提取器，通过该特征提取器能让生成器生成任意风格的字体。

无论是什么字体，只需要给定皮卡智能字体GAN模型一定数量的字体图片（把字体本身和风格解耦，模拟出来用户的笔锋、书写速度力度甚至倾斜度等，抽象出来371种影响因子并给用户的输入风格建模），人工智能不断调整字体的大小、重心、布局与留白等，结合所有参数，计算出三角曲线单元轮廓，模拟喷墨打点为离散点，并在模拟触摸点中插入补充点，拆分组合反复学习，将算法优化后的字体特性扩展到其它未书写的汉字上，最终生成完整 TTF 格式字库，手写字也不例外。

皮卡智能自研的字体生成技术，利用内容和风格编码网络，精准还原写字风格特征，仅仅书写几个字就能生成每个人的专属字体，甚至还能模仿很多名人大家的字迹。

人工智能发展的核心价值，是让科技带来更便利优质的体验，渗透到每个普通人的生活中，皮卡智能AI技术呈现融合创新、精确算法技术，支撑各个领域客户探索可持续发展之路。

俗话说“见字如面”，字迹如同文化沟通的纽带，以AI技术保留从古至今人们的字迹，再衍生出字体库，一方面来说，皮卡智能为文化的守护与传承做出了贡献，另一方面，也解决了部分用户因字体版权问题的困扰。

未来，皮卡智能AI算法还将应用于字体商用，助力企业品牌推广和文化宣传，未来这也是皮卡智能解决方案中的重要方向之一。皮卡智能AI技术将赋能金融、能源、数码、医疗、教育等领域，成为企业降本增效的“新生产力”。

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