論文の概要: MetaScript: Few-Shot Handwritten Chinese Content Generation via Generative Adversarial Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16251v1
• Date: Mon, 25 Dec 2023 17:31:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 20:16:20.554235
• Title: MetaScript: Few-Shot Handwritten Chinese Content Generation via Generative Adversarial Networks
• Title（参考訳）: MetaScript: 生成的敵ネットワークによる手書き中国語コンテンツ生成
• Authors: Xiangyuan Xue, Kailing Wang, Jiazi Bu, Qirui Li, Zhiyuan Zhang
• Abstract要約: 漢字のデジタル表現における個人的手書きスタイルの存在感の低下に対処する新しいコンテンツ生成システムであるMetaScriptを提案する。 本手法は,個人固有の手書きスタイルを保ち,デジタルタイピングの効率を維持できる漢字を生成するために,数ショット学習の力を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.037121719502606
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose MetaScript, a novel Chinese content generation system designed to address the diminishing presence of personal handwriting styles in the digital representation of Chinese characters. Our approach harnesses the power of few-shot learning to generate Chinese characters that not only retain the individual's unique handwriting style but also maintain the efficiency of digital typing. Trained on a diverse dataset of handwritten styles, MetaScript is adept at producing high-quality stylistic imitations from minimal style references and standard fonts. Our work demonstrates a practical solution to the challenges of digital typography in preserving the personal touch in written communication, particularly in the context of Chinese script. Notably, our system has demonstrated superior performance in various evaluations, including recognition accuracy, inception score, and Frechet inception distance. At the same time, the training conditions of our model are easy to meet and facilitate generalization to real applications.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,漢字のデジタル表現における個人的手書きスタイルの存在感の低下に対処する,新しい中国語コンテンツ生成システムであるMetaScriptを提案する。 本手法は,個人独自の手書きスタイルを保ちながら,デジタルタイピングの効率を維持できる漢字を生成するために,数ショット学習の力を利用する。 手書きスタイルの多様なデータセットに基づいて訓練されたMetaScriptは、最小限のスタイル参照と標準フォントから高品質なスタイルの模倣を生成するのに長けている。 本研究は,特に中国語文字の文脈において,筆記コミュニケーションにおける個人的触感を保ちながら,デジタルタイポグラフィの課題に対する実用的な解決法を示す。 特に,認識精度,開始スコア,Frechet開始距離など,様々な評価において優れた性能を示した。 同時に、我々のモデルのトレーニング条件は満足しやすく、実際のアプリケーションへの一般化を容易にする。

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