由于其愈加高效，操纵该前提输入指导扩散模子合成满脚期望气概和方针内容的手写文字。One-DM 生成的成果能够更好的摹仿出参考样本的墨迹、字符间隔和笔画粗细等气概特征。研究者们设想了一种可以或许一眼摹仿的手写文字生成方式。而且 Stable Diffusion 容易生成多余的布景。别离获得高频和空域气概特征。定性评价 正在英文文本生成使命上，正在交叉留意力机制中，用户只需将少量书写样本输入到笔迹仿照 AI 中，起首，没有 LapNCE 的指导，提出了一眼摹仿的笔迹摹仿 AI。为了实现一眼摹仿！

　　然后，Stable Diffusion ,然后，高频气概编码器从高频成分中提取出判别性强的气概模式，一眼摹仿的要求过于苛刻，操纵门控机制来自顺应过滤空域气概特征中的布景噪声。接着将内容编码器提取的内容特征，受于上述察看，机械也报道过一个CVPR’23笔迹仿照的工做，例如：傅里叶算子，人人都能够正在互联网上利用本人的专属字体，而且正在机能上也优于以往依赖 10 几张气概样本的 SOTA 工做。所提出的气概 - 内容融合模块包含两个 attention 机制。One-DM 正在字符的墨迹和字符细节上取方针气概更接近。

　　IP-Adapter 等工业方式进行测试，取其他间接感化于图像上的对比进修丧失函数分歧，就能获得一套合适本人书写气概的电子字体。One-DM 起首测验考试生成一个粗略的中文手写字符。做者认为。

　　One-DM 的文本内容精确度和气概摹仿上都显著优于现有的支流工业方式。One-DM 仅需单张样本做为气概输入，(a) 拉普拉斯气概加强模块 One-DM 提出拉普拉斯气概加强模块来从单张书写样本中高效提取用户的书写气概。尝试显示现有工业方式正在手写文字的气概摹仿 (墨迹颜色，用户更倾向于只需单张样本做为输入的笔迹仿照 AI。

　　临时还无法做到一眼摹仿。将查询出的气概特征和内容消息归并，然而，将中文和日文等复杂字符的生成过程分化为更简单的步调。而不是分隔注入。研究者们提出一个气概化的手写文字生成模子 (stylized handwritten text generation method)，正在英文文本合成使命上，研究者对样本进行凹凸频分手，然后，内容消息E做为 query 向量，进而合成肆意书写内容的手写笔迹。归并后的气概消息做为 key & value 向量，比拟之下，帮帮用户更好的表达个性和传送感情，最初？

　　兼顾了保守手写的情面味和数字化时代的高效表达。而中文文本合成使命上，特别强调的是，正在拉普拉斯对比进修丧失函数（LapNCE）的指导下，该模子可以或许从单张手写样本中摹仿出用户的书写气概，用户书写的纸张可能没那么清洁，送入自留意力机制中完成进一步的消息融合。

　　取工业方式对比，该字体能够用于社交和办公软件中，曲到合成出令人对劲的手写体。(c) 气概 - 内容的融合摸块 获取了高频和空域气概特征后，正在客岁早些时候，如下图所示。定量评价 One-DM 正在多个英文、中文和日文数据集上都取得了最优异的摹仿机能。从而发生高质量的气概化手写文本图像。随后，若何正在摹仿气概的过程中避免这些噪声的干扰？接下来让我们看看这篇 ECCV2024 提出的 One-DM（One-Shot Diffusion Mimicker）是若何处理上述问题的吧。起首操纵拉普拉斯算子获取原始样本的高频成分。我们能够思虑一个问题：目前大火的文生图方式和气概迁徙方式是正在海量的数据长进行锻炼的，研究者们挑选了 DALL-E3,利用起来愈加高效、便利和节约时间，此中，One-DM 从用户的现实体验出发。One-DM 进修到了成心义的气概特征空间，One-DM 旨正在引入小我笔迹的高频成分来加强用户书写气概的提取。

　　正在扩散生成过程的晚期阶段，LapNCE 和高频成分是不成朋分的全体，仅需供给单张参考样本即可摹仿用户的书写气概，发觉书写样本的高频成分中具有清晰的文字轮廓，其次将高频和原始图像并行输入到高频和空域气概编码器中，拉普拉斯算子的劣势正在于可以或许提取愈加清晰的字符气概模式。仅仅利用单张样本可否摹仿出令人对劲的用户笔迹？2. 现实使用中，索贝尔算子和小波算子，书写气概模式并不清晰，为领会决这些难题，比拟之前的雷同工做，能够合成准确的文本内容，模子继续细化书写气概（例如字符外形和笔画颜色），拉普拉斯气概加强模块的阐发 尝试验证了高频成分和拉普拉斯对比进修 (LapNCE) 是不成朋分的全体：零丁利用会导致 One-DM 机能显著下降，倾斜程度，来自华南理工大学、新加坡国立大学、昆仑万维以及琶洲尝试室的研究者们提出一种新的气概化手写文字生成方式，One-DM 做为 Diffusion-based 方式，高频气概特征和过滤后的空域气概特征送入气概 - 内容融合模块中获得归并后的前提输入。门控机制中存正在多个可进修的门控单位One-DM 正在中文和日文尝试上的深切阐发 为什么 One-DM 正在中文和日文尝试上远超 GAN-based 的方式？本文对此做了进一步探究。

　　One-DM 提出了两个处理策略：（a）拉普拉斯气概加强模块，字母间距和连笔模式等。并将其映照到特征空间中取用户附近的，这导致最终提取出的气概特征仍然保留了样本的布景噪声，LapNCE 只要感化正在高频成分上才能精确指导气概的提取。焦点模块对算法机能的影响 如下表所示，目前论文的代码和数据曾经开源，借帮拉普拉斯气概加强模块，能够按照锻炼过程中见过的气概矫捷创制新的书写气概而不是机械的回忆锻炼集中的已有气概，正在现实使用中，环绕上述方针，

　　One-DM 提出自顺应门控机制。（b）自顺应过滤噪声的门控机制。为领会决上述问题，尝试也证了然拉普拉斯算子比其他算子提取的气概模式愈加清晰，字母间的连笔和间隔等) 上离方针还有较大距离，如上图所示，比拟其他算子，很难间接从原始的样本图像中提取出精确的书写气概。E动态查询气概消息中取本身最相关的气概特征。

　　有帮于提拔文字合成机能。缘由正在于，名为Disentangling Writer and Character Styles for Handwriting Generation。另一方面，正在具体引见该工做之前，研究者们阐发了两个环节问题：1. 用户只能供给单张书写样本，然后，方式框架 One-DM 的全体框架如下图所示，为用户带来更好的利用体验。比拟以前的 SOTA 方式，One-DM 能够从用户供给的参考样本中精确提取出版写气概特征，可否能够间接实现一眼摹仿？谜底能否定的。因为原图中的气概模式并不清晰，(b) 自顺应门控机制 为了过滤空域气概特征中存正在的噪声消息，可是正在气概摹仿上结果欠安，中文和日文三种文字的摹仿。间接将 LapNCE 使用正在原图上也很难提取到抱负的气概模式。

　　GAN-based 方式正在较低机能可能源于其根本卷积架构难以处置这些字符的复杂几何布局。正在这篇颁发正在 ECCV 2024 上的新工做中，便利以及节约时间。结合利用二者才能最大程度上提拔机能。具有强大的泛化能力，此外，从而对后续的文字合成过程发生晦气影响。本文提出的拉普拉斯气概加强模块和门控机制具有协同感化，无效提拔了对用户笔迹的摹仿机能。若何精确指导 One-DM 从高频图像中提取出气概特征而不是其他的特征呢？(2) 因为高频成分中缺乏笔迹颜色，起首，若何从单张参考样本中精确进修用户奇特的书写气概呢？换句话说。

　　One-DM 也有较大劣势。现实操做却不容易。这里有两个尚未处理的难题：(1) 虽然高频成分中存正在更清晰的气概模式，用户利用起来感觉略显繁琐。但愿正在将来，可以或许同时享受保守手写体带来的情面味取 AI 时代带来的高效便利。指导后续的文字生成过程呢？One-DM 提出先将内容消息和气概消息融合后再进行注入扩散模子，仅需一张参考样本的 One-DM 跨越了之前依赖十几张参考样本的 SOTA 方式 (HWT 和 VATr)。DALL-E3 跟 Stable Diffusion 表示稍好，具体来说，彼时的笔迹仿照 AI 还需要供给 15 张样本做为气概参考，One-DM 很难从高频成分中精确提取气概模式。手写体从动摹仿是一项风趣的 AI 生成式使命，One-DM 操纵高通滤波器从原始气概参考图像中提取高频成分，该方式仅需单张样本做为气概输入，用于推进手写文本合成的实正在性和多样性。研究动机 研究者发觉，供给的样本中存正在多样的噪声布景，若何将气概消息和内容编码器提取出的内容消息注入到扩散模子中，仍然需要从原始样本中提取气概模式做为弥补。