突破性进展！只需单张参考图，完美仿写各种手写内容！华南理工等开源One-DM

文章主旨：

提出一种创新的单样本扩散模型（One-DM），通过高频成分增强模块实现高效且真实的风格化手写文本生成。

关键要点：

• One-DM通过单个参考样本生成风格化手写文本，显著简化传统多样本模型的复杂性。
• 风格增强模块利用高频信息提取细腻的风格特征，同时减少背景噪声干扰。
• 通过条件扩散模型将风格特征与文本内容融合，生成多语言手写文本，性能优于传统方法。
• 实验表明One-DM在多语言数据集上表现卓越，甚至超过需要多样本的传统模型。
• 未来探索将One-DM应用于字体生成和矢量字体创建任务。

内容结构：

• 解决的问题：传统方法需要多样本，用户偏好单样本生成模型，但单样本的细节捕捉具有挑战性。
• 提出的方案：开发One-DM模型，通过风格增强模块和条件扩散模型实现风格化手写文本生成。
• 方法：
  • 高频信息提取：利用拉普拉斯核过滤器提取高频成分，增强风格特征的区分性。
  • 内容指导：将输入字符串转化为统一字体图像，结合ResNet18和Transformer编码器提取内容特征。
  • 风格-内容融合：通过多头自注意力机制融合风格与内容特征，指导扩散模型去噪生成手写文本。
• 风格增强模块：通过拉普拉斯对比学习和门控机制提取判别性风格特征，减少背景噪声干扰。
• 实验与结果：
  • 定量实验：One-DM在生成质量指标（如FID）上超越传统方法，特别是在最具挑战性的场景中表现出色。
  • 定性实验：生成样本在内容准确性、风格模仿和字符细节上均优于其他方法。
  • 跨语言实验：在中文和日文数据集上的表现同样优越，生成的样本在几何形状和风格匹配度上领先。
• 未来展望：计划探索One-DM在字体生成和矢量字体创建任务中的潜力。

文章总结：

One-DM以创新的单样本扩散方法突破传统手写文本生成技术，为多语言生成提供了高效解决方案，未来应用潜力广泛。

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