Вопрос или проблема
Я новичок в области ML/DL и ищу хороший способ сгенерировать файл с подписями (симулированный), учитывая 2 входных данных:
- Набор образцов рукописных записок (для обучения). Все записи будут от одного и того же человека.
- Текстовый файл.
На выходе получится текстовый файл в рукописной форме, используя набор образцов.
Буду признателен за любые советы. Я посмотрел на это, но оно отличается от моих требований тем, что не генерирует для данного набора образцов, а для произвольной формы.
Вам нужно создать генеративную модель для этого. Условный GAN позволит вам это сделать. Вы предоставляете образец для настройки выхода таким образом. Но вам потребуются парные данные для этого. Так что, учитывая, что у вас есть текстовый файл, вам нужно сгенерировать рукописные образцы для них (используйте это).
В конечном итоге у вас будут парные данные для cGAN и образец, на котором вы хотите основанное поколение. Удачи.
Ответ или решение
Для генерации рукописных заметок на основе образца почерка и текстового файла, вам необходимо создать подходящую модель машинного обучения (МО) или глубокого обучения (ГД). В этой статье мы подробно рассмотрим подход, который позволит вам добиться желаемого результата, используя условные генеративные состязательные сети (cGAN).
Шаг 1: Сбор данных
Первый и наиболее критичный этап — сбор данных. Вам понадобятся два основных компонента:
-
Набор образцов рукописных заметок: Соберите изображения рукописных заметок, написанных одним и тем же человеком. Эти изображения должны быть печатными, высококачественными и разнообразными, чтобы модели смогли уловить особенности почерка.
-
Текстовый файл: Подготовьте текстовый файл, который вы хотите преобразовать в рукописный текст. Убедитесь, что текст соответствует стилю письма, который вы хотите сымитировать.
Шаг 2: Подготовка данных для обучения
Для использования cGAN вам понадобятся "парные данные", то есть соответствие между текстом (набором символов) и их изображениями в виде рукописного текста. Вам может помочь TextRecognitionDataGenerator, который может генерировать изображения текста на основе заданного текста и шрифтов.
Процесс подготовки данных состоит из следующих шагов:
-
Генерация изображений: Используйте
TextRecognitionDataGeneratorдля создания изображений на основе текста. Задайте параметры, чтобы изображения имели схожесть с вашим набором образцов (размер, фон, цвет). -
Создание определяющих меток: Каждому изображению необходимо сопоставить оригинальный текст. Это позволит вашей модели понять, какой текст должен быть написан.
Шаг 3: Разработка модели cGAN
Теперь, когда у вас есть подготовленные данные, вы можете перейти к разработке модели. cGAN состоит из двух сетей: генератора и дискриминатора.
-
Генератор: Эта сеть будет принимать текст и образец почерка в качестве входных данных и генерировать изображение, на котором написан заданный текст.
-
Дискриминатор: Эта сеть будет оценивать, является ли рукописное изображение сгенерированным или реальным. Она будет использоваться для улучшения качества генератора.
Архитектура и обучение
-
Архитектура: Определите архитектуру для обеих сетей. Обычно в качестве основы используют сверточные сети (CNN). Подберите параметры, такие как количество слоев, размер скрытых слоев и функции активации.
-
Обучение: Запустите процесс обучения, используя подготовленные пары изображений и текстов. Обучайте модели совместно, чтобы генератор научился создавать все более реалистичные изображения, а дискриминатор — улучшал свои способности в распознавании подделок.
Шаг 4: Генерация рукописных заметок
После завершения обучения модели вы сможете использовать её для генерации новых рукописных заметок. Подайте текст из вашего файла в генератор, задав подготовленные образцы почерка, и получите изображение, имитирующее ручное письмо.
Шаг 5: Постобработка
Для достижения максимального качества можно применить методы постобработки:
-
Фильтрация: Примените фильтры для улучшения внешнего вида рукописного текста, добавляя элементы, такие как текстуры или легкие искажения.
-
Конвертация в формат: Сохраните сгенерированные изображения в нужном формате (например, PDF или PNG), чтобы обеспечить удобство использования и печати.
Заключение
С использованием cGAN и подробного подхода, описанного выше, вы сможете сгенерировать рукописные заметки, используя конкретный образец почерка. Этот метод требует определенных знаний в области машинного обучения, но с достаточным упорством и практикой вы сможете достигнуть впечатляющих результатов. Удачи в вашем проекте!