Sep, 2020

基于文本和风格条件的 GAN 生成离线手写体行

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TL;DR该论文提出了一个使用 GAN 和自编解码器技术来生成任意文本和隐向量样式下手写行图片的模型，研究表明该模型生成的图像具有人类书写的特征。
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发现论文，激发创造
  • GANwriting：基于内容条件生成手写字体图片

    该研究通过提出一种基于书法风格特征和文本内容来调节生成过程的方法，使生成的手写单词图像更真实和多样化。该模型不受预定义词汇的限制，能够渲染任何输入的单词，并且在少量样本的情况下能够模仿样本写手的书法特征。研究通过定性、定量和基于人的评估显著超越了以往的研究。

    Mar, 2020

  • 基于序列条件的手写文本图像对抗生成

    该研究提出了一种基于生成对抗网络的系统，可以合成手写单词的合成图像，并在将其与现有训练数据集集成后通过改进通用 GAN 体系结构进行离线手写文本识别。

    Mar, 2019

  • 使用生成对抗网络进行笔迹特征分析

    使用改进的 DCGAN 架构和强化学习技术，本文提出一种智能系统，旨在学习实体的手写字体，可以用于鉴别伪造文件、签名验证、计算机生成艺术和文件数字化等领域。初步实现结果表明，该算法在 MNIST 数据集上表现优异。

    Nov, 2016

  • 手写文字生成对抗网络

    本文提出一种手写生成对抗网络框架 (HWGANs)，通过使用 CNN-LSTM 和隐变量生成模型可实现有效地生成手写序列数据，并且与传统手写生成器相比，可以生成更自然更逼真的手写文本。

    Jul, 2019

  • 基于视觉原型的手写文本生成

    本研究提出了一种基于 Transformer 模型生成手写文本，并将文本表示为密集向量序列的方法，其可用于生成含有少量样本的手写文本，使得即使在训练期间很少看到的字符也能够从它们的视觉原型中生成。

    Mar, 2023

  • Few-Shot 字体风格转移的多内容 GAN

    本文提出了一种针对高度风格化文字的部分观测并推广未观测字形的挑战，即通过以通道为内容、以网络层为风格的端到端堆叠有条件 GAN 模型生成一组遵循一致风格的多内容图像。该网络可以捕获真实世界中的高度风格化字体，并通过少量的已观察字形实现有效的推广。

    Dec, 2017

  • SE-GAN: 利用骨架增强的 GAN 模型生成毛笔手写字体

    本文提出了一种基于 GAN 的图像翻译模型，该模型结合了骨骼信息，用于生成手写字体。实验结果表明，该模型的生成效果优秀。

    Apr, 2022

  • 用户指定内容的条件图像生成与操作

    提出了一种单一的文本到图像生成和操纵的流程，其中在我们的流程的第一部分，介绍了 TextStyleGAN 这个在文本上进行训练的模型；第二部分使用预训练的 TextStyleGAN 权重进行语义面部图像操纵，并通过在潜空间中找到语义方向来完成。我们展示了该方法可以用于广泛的面部图像属性操纵，并介绍了 CelebTD-HQ 数据集作为 CelebA-HQ 的扩展，其中包含了人脸及相应的文本描述。

    May, 2020

  • 基于自编码器引导的 GAN 技术实现中国书法合成

    本文提出了一种基于深度神经网络的模型，将标准字体图像直接生成书法风格的图像，并构建了包含各种书法风格的大规模基准数据集。实验结果表明，该方法的效果优于其它基线方法。

    Jun, 2017

  • 内容条件下的风格化手绘生成

    在本文中，我们提出了一种新颖的对抗生成网络，可以准确地生成具有各种风格的逼真手绘草图，并通过定性和定量评估展示了我们在视觉质量、内容准确性和风格模仿方面的优势，其中应用于 SketchIME。

    Jan, 2024