随着信息技术的高速发展，移动互联网和社交网络的普及，以数字化为基础的多媒体技术在人们的生活生产中扮演越来越重要的作用。随着深度学习方法的发展，进行风格的复制和迁移变得越来越来普及，普通人也可以不需要通过长时间的专业训练来复制自己想要的艺术形式。风格迁移是将一种风格从一个形象迁移到另一个形象，以合成一个新的艺术形象的过程。而文字风格迁移是将目标文字的风格迁移到用户指定的文字上。文字风格去除是文字风格迁移的逆向应用，即将复杂的文字风格进行去除，使文字恢复成无风格的状态。本文聚焦于文字图像领域的风格迁移和风格去除，主要解决带有装饰元素的文字风格迁移和带有装饰元素的文字风格去除两个问题。本文的主要工作包括：
（1）带装饰元素的文字风格迁移方法。用特效渲染的文字可以给人以丰富的视觉体验。文字风格迁移可以帮助用户将自己喜欢的风格迁移到指定的文字上，提高工作效率，节约设计成本。本文提出了一种新的文字风格迁移的模型。该模型可以将混合的文字风格（包括纹理特效和精美装饰）迁移到用户指定的文字上。由于文字图像在一定程度上被装饰元素所遮挡，使得装饰风格的迁移较为困难。本文提出的方法主要分为三个阶段：首先，提取图像中装饰元素并保留其位置息；其次，对装饰风格以外的字体字形和纹理特效进行迁移；最后，使用结构感知策略对装饰元素进行重组，完成全部风格要素的迁移。在开源的文字风格数据集上的实验表明，本文提出的模型在不同风格和不同任务上具备良好的泛化性。
（2）带装饰元素的文字风格去除方法。具有装饰元素的风格文字具有强烈的视觉感，丰富了人们日常的工作、学习和生活。然而，复杂的风格给文字检测和识别带来了新的挑战。本文提出了一种文字风格去除框架，可以将有装饰元素的风格文字转换成容易被检测和识别的类型。在实验中，使用一种有装饰元素的文字风格数据集训练风格去除网络。这个数据集包含了英文字母和中文汉字。本文提出的模型能够同时处理中文汉字和英文字母，而不需要额外的子网络。通过大量的实验结果表明，模型在文字风格去除任务上优于目前最先进的风格迁移相关法。
综上所述，本文通过解决文字风格领域中的上述两个挑战，形成了有效的文字风格生成学习的研究模式，一定程度上丰富了文字风格领域的研究内容，为后续进行更加真实场景下的文字风格迁移和风格去除问题的研究提供了一定的参考价值。