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基于深度生成建模的数字墨水可编辑化研究(DeepWriting: Making Digital Ink Editable via Deep Generative Modeling)

数字墨水有望结合手写的灵活性和美感,并且可以处理、搜索和编辑数字文本。在已有的工作中,字符识别将手写文本转换为数字表示,这将会损失个性化特征。同样的文字在不同人的笔触下会产生不同的结果,这些结果蕴含了用户的书写风格。此工作提出了一种新的神经网络架构,将内容和风格进行分离。从而使得书写结果可以在机器上得到编辑:包括改变书写风格或者内容。

对一个手工书写可以分解为两部分,内容和风格。如上图所示,手工书写表示成为x,可以分解成为风格z和内容π,如果可以对其进行划分,就可以将一个书写的风格和另一个书写的内容相结合构成新的书写。这样就达到的可编辑的目的。

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