【学习】汉字生成模型的那些坑

引言

人工智能技术目前仍处于技术积累期，人们真正希望看到的人工智能技术是要能够融入生活中的，真正为人们带来便利的技术，但目前能真正做到“实用化”的人工智能产品并不多。除了大家熟悉的，如机器翻译、聊天机器人、语音识别与生成、图像分类、路径规划、智能跟踪等，我认为汉字生成是最具有潜力、最早一批进入市场的人工智能产品，因为其领域相对较小（与Robot、NLP等比较），而且成本硬件较低，这两年汉字生成问题也确实受到了越来越多的关注。

目前汉字生成模型主要应用场景包括生成手写字体以及生成手写汉字两个方面。生成手写字体主要是想解决中文字太多，设计一款新的字体需要巨大工程量的问题，如果设计师仅手工设计少量的字体文字，然后机器就能根据这些问题提取出其中的风格然后自动设计生成剩余文字，则可以极大减轻设计师的负担。生成手写汉字是指采集某人的书写笔迹，让计算机学会模仿他的风格进行书写，我认为这是汉字生成的最终目标，具体而言就是要让机械臂拿起笔帮我们处理手写任务，比如代替我们写亲笔信，或帮我们做手写试卷等。

汉字生成模型在技术上主要可以分为基于笔迹的生成模型以及基于图像的生成模型。二者的区别来源于应用场景的不同，若以设计一个会写字的机械臂为目标，则必须得到具体的笔画；若以生成新的中文字体为目标，则可以仅依赖文字的图像。

目前研究手写问题的文章并不是很多，但手写问题涉及到的领域非常广，不仅需要RNN而且若想真正做好还需要加入GAN、RL等人工智能技术。

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