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机械之心报道到场：Racoon X、Jamin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。本文主要先容用 Tensorflow 编写的 RNN 手写字迹合成项目，该模型主要基于 2013 年一篇关于手写字迹合成的论文。

从项目作者的 Github 历程来看，该项目实现已于 2018 年就完成，克日新推出的 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。项目作者也表现在基于 2013 的手写字迹合成的论文下，新增了一个推理模型举行优化。

（Demo 如下图所示）差别字体的手写字迹合成。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建立的。

效果展示让我们先来看一看这个项目的实际效果如何。示例一为使用牢固气势派头与偏置生成的样本（Smash Mouth – All Star 歌词）：示例二为使用变化的气势派头与牢固偏置生成的样本，每一句诗词使用差别的气势派头生成（Vanessa Carlton – A Thousand Miles 歌词）：示例三为使用变化偏置与牢固气势派头生成的样本，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）：使用方法该项目的建立时间虽然有点早，不外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很是靠近原论文，只有一些很是细微的偏差，生成的样本的质量也很是靠近论文中的效果。接下来让我们来看看如何使用：lines=["Nowthisisastoryallabouthow","Mylifegotflippedturnedupsidedown","AndI'dliketotakeaminute,justsitrightthere","I'lltellyouhowIbecametheprinceofatowncalledBel-Air",]biases=[.75foriinlines]styles=[9foriinlines]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)效果展示图。

简朴来说有些细节需要注意，如上述代码所示，现在 Hand 类必须从 demo.py. 中导入。同时，其中也包罗预训练模型，固然你也完全可以训练你自己的模型。项目作者表现，该项目提倡之初主要是为了研究论文而做的参考实验。但最终复现效果质量很是不错，因此该项目是可以更为广泛的举行使用。

好比可以将其举行打包，让整个项目项目看起来更像是一个可用的软件类项目，而不仅像研究类代码。同时，作者也提出可增添更多庞大的绘图、动画或是此偏向的任意内容，而不仅仅限制至于当下的手写字迹转换。感兴趣的读者可以参考项目原链接举行浏览。

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