DeepWriting：通过深度生成建模使数字墨迹可编辑
人机交互
2018-01-26 v1 机器学习
摘要
数字墨迹有望结合手写的灵活性与美感以及处理、搜索和编辑数字文本的能力。字符识别将手写文本转换为数字表示，但由于分离内容与风格相互交织成分的技術困难，付出了丢失个性化外观的代价。在本文中，我们提出一种新颖的生成神经网络架构，能够解耦风格与内容，从而使数字墨迹可编辑。我们的模型可以合成任意文本，同时让用户控制视觉外观（风格）。例如，允许在不改变内容的情况下进行风格迁移、在词级别编辑数字墨迹以及其他应用场景，如手写文本的拼写检查与校正。此外，我们贡献了一个带有字符级细粒度标注的手写文本新数据集，并报告了初步用户评估的结果。
引用
@article{arxiv.1801.08379,
title = {DeepWriting: Making Digital Ink Editable via Deep Generative Modeling},
author = {Emre Aksan and Fabrizio Pece and Otmar Hilliges},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.08379},
year = {2018}
}