論文の概要: StylusAI: Stylistic Adaptation for Robust German Handwritten Text Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15608v1
- Date: Mon, 22 Jul 2024 13:08:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-23 15:01:15.053890
- Title: StylusAI: Stylistic Adaptation for Robust German Handwritten Text Generation
- Title（参考訳）: StylusAI:ロバストなドイツ語手書きテキスト生成のための静的適応
- Authors: Nauman Riaz, Saifullah Saifullah, Stefan Agne, Andreas Dengel, Sheraz Ahmed,
- Abstract要約: StylusAIは、ある言語の筆跡のスタイリスティックなニュアンスを他の言語に適応させ、統合するように設計されている。
StylusAIの開発と評価を支援するために,lqDeutscher Handschriften-Datensatzrq(DHSD)データセットを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.891597567642704
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this study, we introduce StylusAI, a novel architecture leveraging diffusion models in the domain of handwriting style generation. StylusAI is specifically designed to adapt and integrate the stylistic nuances of one language's handwriting into another, particularly focusing on blending English handwriting styles into the context of the German writing system. This approach enables the generation of German text in English handwriting styles and German handwriting styles into English, enriching machine-generated handwriting diversity while ensuring that the generated text remains legible across both languages. To support the development and evaluation of StylusAI, we present the \lq{Deutscher Handschriften-Datensatz}\rq~(DHSD), a comprehensive dataset encompassing 37 distinct handwriting styles within the German language. This dataset provides a fundamental resource for training and benchmarking in the realm of handwritten text generation. Our results demonstrate that StylusAI not only introduces a new method for style adaptation in handwritten text generation but also surpasses existing models in generating handwriting samples that improve both text quality and stylistic fidelity, evidenced by its performance on the IAM database and our newly proposed DHSD. Thus, StylusAI represents a significant advancement in the field of handwriting style generation, offering promising avenues for future research and applications in cross-linguistic style adaptation for languages with similar scripts.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,手書きスタイル生成の領域における拡散モデルを利用した新しいアーキテクチャであるStylusAIを紹介する。
StylusAIは特に、ある言語の筆跡の文体的なニュアンスを他の言語に統合し、特にドイツ語の筆跡体系の文脈に英語の筆跡スタイルをブレンドすることに焦点を当てるように設計されている。
このアプローチは、英語の筆跡書体とドイツ語の筆跡書体でドイツ語のテキストを英語に生成し、機械による筆跡の多様性を高めつつ、生成されたテキストが両方の言語で合法であることを保証する。
StylusAIの開発と評価を支援するために,ドイツ語の37種類の筆跡を包含する包括的データセットである \lq{Deutscher Handschriften-Datensatz}\rq~(DHSD)を提案する。
このデータセットは手書きテキスト生成の領域でトレーニングとベンチマークを行うための基本的なリソースを提供する。
以上の結果から,手書きテキスト生成におけるスタイル適応法は,テキスト品質とスタイルの忠実さを両立させる手書きサンプル生成において,既存のモデルに勝るものであることが示唆された。
このように、StylusAIは手書きスタイル生成の分野で大きな進歩を見せており、同様のスクリプトを持つ言語に対する言語間スタイル適応における将来の研究や応用に有望な道のりを提供している。
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