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在张量流中使用循环神经网络实现手写生成。基于Alex Graves的论文(https://arxiv.org/abs/1308.0850).本项目采用预训练模型,并在论文的基础上进行了一些实现回购。

安装和使用

  • 下载zip或克隆此repo和cd到repo文件夹
  • 安装依赖项:PIP install -r requirements.txtPip3安装-r requirements.txt
  • 运行并使用:
    • python hand - write.py——text "一些最少50个字符的文本" <可选参数> .py
    • Python手写体.py——text-file /path/to/input/text文件<可选参数>
  • 可选参数:
    • ——风格:书写风格(0 ~ 7,默认为0)
    • ——偏见:笔迹上的偏见。偏差越大,字迹越不清晰(0.00到1.00,默认为0.9)
    • ——颜色: RGB格式的字体颜色,默认为0,0,150(圆珠笔蓝色)
    • ——输出:输出pdf文件的路径(例如~/assignments/ads1.pdf),默认为。/手写.pdf
    • 有关使用的更多信息,请运行Python hand - write.py -h

作品最好与多页和长文本!

附加信息:

  • 额外的输出:pages文件夹存储。jpg和。png(透明bg)格式的手写页面
  • 修改:修改方法请参见generate.py文件
  • 火车模型:如需修改,请参见train.py文件回购更多)
提示!

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