論文の概要: Text and Style Conditioned GAN for Generation of Offline Handwriting Lines

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00678v1
• Date: Tue, 1 Sep 2020 20:19:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-23 01:38:12.979368
• Title: Text and Style Conditioned GAN for Generation of Offline Handwriting Lines
• Title（参考訳）: オフライン手書き線生成のためのテキストとスタイル条件付きGAN
• Authors: Brian Davis, Chris Tensmeyer, Brian Price, Curtis Wigington, Bryan Morse, Rajiv Jain
• Abstract要約: 本稿では,任意のテキストと潜在型ベクトルに条件付き手書き行の画像を生成するためのGANを提案する。 人間の評価器を用いた研究は、モデルが人間によって書かれたように見える画像を生成することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.763796019348847
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a GAN for generating images of handwritten lines conditioned on arbitrary text and latent style vectors. Unlike prior work, which produce stroke points or single-word images, this model generates entire lines of offline handwriting. The model produces variable-sized images by using style vectors to determine character widths. A generator network is trained with GAN and autoencoder techniques to learn style, and uses a pre-trained handwriting recognition network to induce legibility. A study using human evaluators demonstrates that the model produces images that appear to be written by a human. After training, the encoder network can extract a style vector from an image, allowing images in a similar style to be generated, but with arbitrary text.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,任意のテキストと潜在型ベクトルに条件付き手書き行の画像を生成するためのGANを提案する。 ストロークポイントやシングルワード画像を生成する以前の作業とは異なり、このモデルはオフライン手書きの全行を生成する。 モデルは、スタイルベクトルを用いて文字幅を決定することにより、可変サイズの画像を生成する。 ジェネレータネットワークはganとオートエンコーダ技術を用いてスタイルを学習し、事前訓練された手書き認識ネットワークを使用して正当性を誘導する。 人間の評価器を用いた研究は、モデルが人間によって書かれたように見える画像を生成することを示した。 訓練後、エンコーダネットワークは画像からスタイルベクトルを抽出し、類似したスタイルの画像を任意のテキストで生成することができる。

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