GitHub 上的一个开源项目,可快速生成一款属于自己的手写字体!

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GitHub 上的一个开源项目,可快速生成一款属于自己的手写字体!
转自机器之心
如果你想用程序来快速生成一款属于自己的手写字体,不妨试下这个开源项目:Handwriting Synthesis。
该项目创意始于 Alex Graves 在 2013 年发布的一篇论文:《Generating Sequences With Recurrent Neural Networks》,而后经 MIT 的一名学生 Sean Vasquez 参照实现,并于前不久正式推出了基于 TensorFlow.js 开发的 Web 版 Demo 页面。
下方视频为该项目的具体演示视频,对此感兴趣的同学,也可以亲自上手试一下。更进一步的,还可以尝试训练自己的模型,打造一款只属于你个人的手写字体。
此外,项目作者也表示在基于 2013 的手写笔迹合成的论文下,新增了一个推理模型进行优化。(Demo 如下图所示)
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不同字体的手写笔迹合成。
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  • 项目地址:https://github.com/sjvasquez/handwriting-synthesis

  • 网页版 Demo:https://seanvasquez.com/handwriting-generation/

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上图这个权游里瑟曦的经典台词就是使用该项目创建的。
效果展示
让我们先来看一看这个项目的实际效果如何。
示例一为使用固定风格与偏置生成的样本(Smash Mouth – All Star 歌词):
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示例二为使用变化的风格与固定偏置生成的样本,每一句诗词使用不同的风格生成(Vanessa Carlton – A Thousand Miles 歌词):
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示例三为使用变化偏置与固定风格生成的样本,每一句诗词的偏置要比上一句小,最后一句无偏置(Leonard Cohen – Hallelujah 歌词):
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使用方法
该项目的创建时间虽然有点早,不过从上一节的效果展示上来看依然很酷炫。值得一提的是该实现已经非常接近原论文,只有一些非常细微的偏差,生成的样本的质量也非常接近论文中的效果。
接下来让我们来看看如何使用:
lines=["Nowthisisastoryallabouthow","Mylifegotflippedturnedupsidedown","AndI'dliketotakeaminute,justsitrightthere","I'lltellyouhowIbecametheprinceofatowncalledBel-Air",]biases=[.75foriinlines]styles=[9foriinlines]stroke_colors=['red','green','black','blue']stroke_widths=[1,2,1,2]hand=Hand()hand.write(filename='img/usage_demo.svg',lines=lines,biases=biases,styles=styles,stroke_colors=stroke_colors,stroke_widths=stroke_widths)
GitHub 上的一个开源项目,可快速生成一款属于自己的手写字体!效果展示图。
简单来说有些细节需要注意,如上述代码所示,目前 Hand 类必须从 demo.py. 中导入。同时,其中也包含预训练模型,当然你也完全可以训练你自己的模型。
项目作者表示,该项目发起之初主要是为了研究论文而做的参考实验。但最终复现效果质量非常不错,因此该项目是可以更为广泛的进行使用。
比如可以将其进行打包,让整个项目项目看起来更像是一个可用的软件类项目,而不仅像研究类代码。同时,作者也提出可增添更多复杂的绘图、动画或是此方向的任意内容,而不仅仅限制至于当下的手写笔迹转换。感兴趣的读者可以参考项目原链接进行浏览。
最后,总结下该项目的相关链接,供各位水友参考。
论文地址:
https://arxiv.org/abs/1308.0850
Demo 地址:
https://seanvasquez.com/handwriting-generation/
GitHub 地址:
https://github.com/sjvasquez/handwriting-synthesis
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