厌倦了大众字体？你可以用这个项目自创一款手写体

这个酷炫的手写体生成项目，网页版使用 TensorFlow.js 实现，模型仅 10M。

机器之心报道，参与：Racoon X、Jamin。

本文主要介绍用 Tensorflow 编写的 RNN 手写笔迹合成项目，该模型主要基于 2013 年一篇关于手写笔迹合成的论文。从项目作者的 Github 进程来看，该项目实现已于 2018 年就完成，近日新推出的 Demo 所演示的交互模式下的网页版本为最新版，基于 TensorFlow.js 实现。

项目作者也表示在基于 2013 的手写笔迹合成的论文下，新增了一个推理模型进行优化。（Demo 如下图所示）

不同字体的手写笔迹合成。

项目地址：https://github.com/sjvasquez/handwriting-synthesis
网页版 Demo：https://seanvasquez.com/handwriting-generation/

上图这个权游里瑟曦的经典台词就是使用该项目创建的。

效果展示

让我们先来看一看这个项目的实际效果如何。

示例一为使用固定风格与偏置生成的样本（Smash Mouth – All Star 歌词）：

示例二为使用变化的风格与固定偏置生成的样本，每一句诗词使用不同的风格生成（Vanessa Carlton – A Thousand Miles 歌词）：

示例三为使用变化偏置与固定风格生成的样本，每一句诗词的偏置要比上一句小，最后一句无偏置（Leonard Cohen – Hallelujah 歌词）：

使用方法

该项目的创建时间虽然有点早，不过从上一节的效果展示上来看依然很酷炫。值得一提的是该实现已经非常接近原论文，只有一些非常细微的偏差，生成的样本的质量也非常接近论文中的效果。

接下来让我们来看看如何使用：

lines = [
    "Now this is a story all about how",
    "My life got flipped turned upside down",
    "And I'd like to take a minute, just sit right there",
    "I'll tell you how I became the prince of a town called Bel-Air",
]
biases = [.75 for i in lines]
styles = [9 for i in lines]
stroke_colors = ['red', 'green', 'black', 'blue']
stroke_widths = [1, 2, 1, 2]

hand = Hand()
hand.write(
    filename='img/usage_demo.svg',
    lines=lines,
    biases=biases,
    styles=styles,
    stroke_colors=stroke_colors,
    stroke_widths=stroke_widths
)